2018 Fiscal Year Annual Research Report
Efficient Video Coding by Motion Compensated Prediction Using Pixel-wise Motion Estimation
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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 | 画像符号化 / オプティカルフロー / 動き補償 / 動きベクトル / データ圧縮 / 映像符号化 / 見かけの動き / 予測符号化 |
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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、そのさらなる進化は、既に通信の大部分を占めている映像情報の利用機会がIoT (Internet of Things) や様々な産業の発展によって拡大することによるトラフィック増加の抑制や、災害時等に輻輳する通信インフラでの高品質な映像中継などを行うためにも必要不可欠である。本研究では「画素毎の動ベクトル推定による動き補償予測」の研究を以下の点について発展させることで、さらに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。
１．画素毎の動き補償予測との統合で符号化特性が向上する符号化方式についての調査
２．動き不連続境界での画素毎の動きベクトルの推定精度の向上
３．リアルタイム符号化のための画素毎の動きベクトル推定の超高速計算方法の開発
４．動き補償予測の高精度化のための画素毎の加速度の推定法の構築
これらの研究目的に挙げた4 つの項目の実現のため、それぞれに対応した4 つの研究を実施し、最終年度に4 つの研究成果を一つの符号化方式として統合統合を行った。これらの研究成果より、従来の動画像符号化方式を超える画質と圧縮率を実現できた。また、再生された映像の動き情報から動きを推定し、動き補償予測を行うという点が従来のものにはない特色である。本研究は、計算機やロボットの視覚の実現を目標とするコンピュータビジョン分野との横断的研究であり、従来の動画像符号化方式にはない分野を超えた研究を行う点に独創性がある。本研究成果により、より高圧縮率かつ高画質な動画像符号化方式が実現されることで、映像情報の利用機会のさらなる拡大や、被災地域や衛星探査機通信などの伝送速度の低い通信路での超高品質映像通信の実現など、国際社会や経済に与える意義は大きい。
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