2016 Fiscal Year Research-status Report
画像のカラリゼーション法に基づくロバスト超解像深度情報復元手法の研究
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15K00246
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| Research Institution | Kogakuin University |
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Principal Investigator |
小西 克巳 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 准教授 (20339138)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
古川 利博 東京理科大学, 工学部情報工学科, 教授 (00190140)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 深度画像 / 画像処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、高解像度のカラー画像と、極めて低い解像度の深度情報から、高解像度の深度画像復元法を提案することが目的である。本年度は、昨年度に導出した高解像度深度画像復元手法に基づく深度画像の符号化手法の研究を進めた。本研究では、自動車やドローンに搭載されたRGBセンサーと深度センサーから高解像度の深度画像を復元することを主なアプリケーションに想定しており、動画像を対象としている。このとき、高解像度のカラー映像と深度情報の時系列データを同時に伝送することは、情報量が多くなるため、災害現場などの劣悪環境では問題となりうる。また、これらの情報を保存するには、多くの容量を必要とするという問題がある。そこで、限られた環境下でも、効率良く情報を伝達し、これらの情報を保存するため、本年度は高解像度深度画像の符号化の研究を進めた。昨年度は、高解像度深度画像復元問題を線形制約下での凸２次計画問題として定式化し、この問題をラグランジュ緩和により解く手法を提案している。この手法に基づき復元された深度画像の誤差のL1ノルムを目的関数に組み込み、この目的関数を最小化するような深度画像の符号化手法を導出した。さらに、画像の領域分割で用いられるスーパーピクセル分割を利用し、効率良く符号化する手法を提案している。様々な深度画像に提案手法を適用することにより、提案手法が他の深度画像符号化手法よりも効率的であることを示した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究計画通りに進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は動画像に注目し、時間解像度の高い高解像度深度動画像復元手法の導出を目指す。
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| Causes of Carryover |
想定していた国際会議に不採択となった。また、論文誌に投稿中であるが、その査読結果が遅れているため、掲載料が発生していないため。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
論文掲載料、および、国際会議の発表に使用する。
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Research Products
(4 results)
