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¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
Fiscal Year 1996: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
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| Research Abstract |
本研究は,機能メモリを用いて,ベクトル量子化による高速かつ高品質な画像圧縮手法の検討を行なうことを目的とする.具体的には,動画像の圧縮をターゲットとして,ベクトル量子化を利用した高品質な画像を得るための参照ベクトルの構築手法の検討を行なう.
本研究の目的は,機能メモリ上の演算機構(機能メモリ型並列プロセッサ:FMPP)を用いて高速かつ高品質な動画像の圧縮をベクトル量子化により行なうことにある.最近傍ベクトルの探索はFMPPの持つ並列演算機能を用いてそのまま高速化することができるので、最適な参照ベクトルの構築法に研究の中心をおく.
この1年間に以下の3つの点を明らかにした.
1.画像を高品質にするための参照ベクトルの構築手法の検討
どのような画像でもある程度の画質が得られる汎用的な参照ベクトルと,画像構成毎に最適な参照ベクトルをうまく組み合わせることで,画像の品質を時系列でできるだけ変化させないようにした.
2.機能メモリ上で参照ベクトルを高速に求める手法の開発
上記の高品質な参照ベクトルの導出法を,機能メモリ型並列プロセッサ(FMPP)上で高速に実行するためのアルゴリズムの開発およびプログラミングを行なった.
3.小面積かつ低消費電力にベクトル量子化を実現する回路構成の提案
上記の2つの研究結果をもとに,ベクトル量子化を行なうプロセッサボードの回路構成を考察した.
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