2018 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Technology for Realizing High-Compression of Video while Ensuring Visibility
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16H02841
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
大町 真一郎 東北大学, 工学研究科, 教授 (30250856)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
菅谷 至寛 東北大学, 工学研究科, 准教授 (80323062)
宮崎 智 東北大学, 工学研究科, 助教 (10755101)
大町 方子 仙台高等専門学校, 総合工学科, 教授 (90316448)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 映像符号化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
映像品質をその映像にとって重要な情報の視認性ととらえ、映像中の重要な領域の視認性を保証しつつ超高圧縮する技術を開発した。重要な領域を検出する手法としては、ニューラルネットワークを用いた学習による手法を検討し、イメージキャプショニングによる意味情報を活用した検出手法を開発した。具体的には、画像を与えたときにイメージキャプショニング技術により生成されたキャプションから主語を抜き出し、主語に相当する物体の領域を特定することによって重要な物体を検出する。キャプションを生成するためにLSTMによる手法を用いた。また、物体の正確な領域を抽出するために、マスクネットワークと呼ばれるネットワークを活用した。そして、これらの結果を統合することで重要領域を特定する。JPEG2000の適応的符号化の枠組みと組み合わせることで、提案手法を活用した画像圧縮が可能になる。実験を行い、様々な画像に対する本手法の効果を確認した。そして、実際に符号化した際に品質にどのような影響があるのかについても調査した。一方で、映像を高圧縮するために、超解像を用いた手法を検討した。すなわち、入力画像を一旦低解像度画像に変換して伝送し、複号後に超解像処理を行うことで品質を保ったまま高圧縮することを可能にする。映像の最初の数フレームを活用することで超解像の精度を向上する手法も検討した。さらに、画像を復号した後に後処理フィルタを適用することで高画質の画像を得る手法についても検討した。
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| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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