超解像（ちょうかいぞう）
最終更新：2026/4/25
超解像とは、低解像度の画像から高解像度の画像を復元する技術のことである。
別名・同義語 高解像化画像拡大
ポイント
近年、深層学習の発展により、超解像技術は飛躍的に性能が向上し、様々な分野で応用が進んでいる。
超解像の概要
超解像（Super-Resolution, SR）は、画像処理における重要な技術の一つであり、低解像度の画像から、より高解像度の画像を生成することを目的とします。これは、例えば、古い写真やビデオを高画質化したり、監視カメラの映像を鮮明にしたり、医療画像の診断精度を向上させたりといった様々な用途に利用できます。
超解像技術の歴史
超解像技術の初期の研究は、1980年代に遡ります。初期の超解像技術は、画像に含まれる複数の低解像度画像を組み合わせることで、高解像度画像を生成するものでした。しかし、これらの初期の手法は、計算コストが高く、また、生成される画像の品質も十分ではありませんでした。
2010年代以降、深層学習（Deep Learning）の発展により、超解像技術は大きく進歩しました。特に、Convolutional Neural Network (CNN) を用いた超解像技術は、従来の技術と比較して、より高品質な画像を生成することが可能になりました。
超解像技術の種類
超解像技術は、大きく分けて以下の3つの種類があります。
- シングルイメージ超解像 (SISR): 1枚の低解像度画像から高解像度画像を生成する技術。
- マルチイメージ超解像 (MISR): 複数の低解像度画像から高解像度画像を生成する技術。
- ビデオ超解像 (Video SR): ビデオフレーム列から高解像度ビデオを生成する技術。
近年では、SISRが深層学習の発展により主流となっています。
超解像技術の応用例
超解像技術は、様々な分野で応用されています。