2015 Fiscal Year Research-status Report
スパース表現を用いた多視点ライトフィールド画像の実時間符号化に関する研究
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15K00257
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| Research Institution | Kurume National College of Technology |
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Principal Investigator |
黒木 祥光 久留米工業高等専門学校, 制御情報工学科, 准教授 (60290847)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | ライトフィールド画像 / 分散圧縮符号化 / 多視点画像処理 / エピポーラ幾何 / 信号のスパース表現 / 凸最適化問題 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成27年度は主にライトフィール画像から生成した多視点画像間の冗長性を削減する方法について研究した．具体的には多視点画像の視点が主レンズ内に存在すため視差が少ないことに着目し，既に復号化済みの視点画像の線形結合によって着目画像を予測する方法，また，エピポーラ幾何によって線形結合よりも着目画像の予測精度を向上させる前段階として，エピポーラ幾何の基礎行列を高精度に推定する方法を検討した．前者においては予測に用いる画像数が少ない方が符号化の面で好都合であるため，結合係数のスパース性を考慮し，予測精度を維持させる方法を検討した．上記研究は双方とも既存の方法に比べ，精度を向上させることができたが，並列処理で高速化を図っても，本研究の目的である実時間符号化には程遠い現状にある．そこで，符号化・復号化の枠組みを各種国際標準方式から変更し，分散圧縮符号化の適用を検討した．これは，画像信号のスパース性である圧縮センシングと，分散符号化を組み合わせた手法であり，符号化時は画像信号に低ランクのランダム行列を掛けて観測値を求めるだけである．一方の復号側では何らかの仮定に基づいた原画像の推定を行う．平成27年度末に凸最適化問題の解法であるADMM (Alternating Direction Method of Multipliers) を分散圧縮符号化に適用する方法を検討した．原画像推定の解決のみならず，圧縮センシングに必要な辞書学習もADMMで実現でき，大幅な推定精度の向上を行うことができた．これを平成28年度のできるだけ早い時期に報告する予定である．
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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
発表はまだであるが，上記ADMMを用いた分散圧縮符号化が辞書学習も行うことにより，一般に用いられている離散コサイン基底を用いる場合よりも再生画像の品質を大幅に向上させることができている．これを基本に研究を発展させたい．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成27年度の成果にエピポーラ幾何による多視点画像の予測を組み合わせ，更なる発展を期待している．また，符号化処理および復号化処理も行列演算を基本としているため，並列演算による高速化が見込まれる．特に計算負荷が大きい復号化側の画像復元について高速化を検討していきたい．
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| Causes of Carryover |
国際会議の参加費など，為替の影響を受けるため，慎重に経費を使用した．差引額303円は少額であり，誤差の範囲内と考えている．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
差引額が少額であるため，使用計画の変更は特に考えていない．
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Research Products
(6 results)
