2017 Fiscal Year Research-status Report
画素毎の動き推定を用いた動き補償予測による高能率な動画像符号化方式
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16K00250
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
伊東 晋 東京理科大学, 理工学部電気電子情報工学科, 教授 (00147513)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
亀田 裕介 東京理科大学, 理工学部電気電子情報工学科, 講師 (50711553)
松田 一朗 東京理科大学, 理工学部電気電子情報工学科, 教授 (70287473)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 動画像符号化 / 動き推定 / 動き補償予測 / 動きベクトル / オプティカルフロー / データ圧縮 / 高速計算 / 加速度推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
動画像符号化方式は、放送、通信、ストレージなどの様々な分野の基盤技術であり、さらなる進化が求められている。そこで、圧縮率の高い次世代動画像符号化方式(Future Video Coding) の実現のための技術基盤を確立するため、画素毎の動き推定に基づく動き補償予測の研究を下記２項目について発展させた。
3. 画素毎の動ベクトルのデータ構造の局所化と漸化式反復計算のベクトル演算化
4. 複数フレーム間の画素毎の動き推定の統合による画素毎の加速度ベクトル推定
画素毎の動きベクトル推定は、フレーム間対応画素の誤差と動きベクトルの正則化項からなるコスト関数を最小にするための画素毎の漸化式を反復計算することで算出できる。画素毎の動ベクトル推定は復号器側では1 回で済むが、符号化の際には最適化のため動き推定を繰り返す必要があり、計算の高速化が必要である。漸化式の反復計算のためにより効率的な並列計算方法やデータアクセス法の構築について研究を実施し、推定精度の大幅な劣化無しに従来よりも高速に計算することができた。
従来の画素毎の動き推定に基づく2 段階補償予測では、過去の再生画像の動きから等速直線運動を仮定して1 段目の動き補償予測を行っている。そのため、加速度成分については2 段目のブロックマッチングによる動ベクトルを送信することで補償されており、1 段目の動き補償予測で加速度成分まで予測することで、動き補償予測の精度を向上できる。本研究では、過去複数フレームの画素毎の動き推定を用いることで、その対応画素での動きの時間的変化量から加速度成分を推定し、これを1 段目の動き補償予測に統合する手法を提案した。これにより動き補償予測全体の性能向上を図ることができた。
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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
平成29年度は上述した２項目を実施する計画であり、おおむね順調に成果が得られている。また、次年度の計画も先行して実施し始めている。
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| Strategy for Future Research Activity |
計画通り、これまで得られた成果をまとめつつ、研究項目１～４の成果の統合を実施していく。
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| Causes of Carryover |
航空運賃を想定より安くすることができたためである。次年度使用額は少額であり、計画に合わせて消耗品や会議参加費等に使用する。
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