2016 Fiscal Year Research-status Report
HDR画像のヒストグラム疎性を考慮した2階層HDR画像符号化
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16K18104
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| Research Institution | Nagaoka University of Technology |
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Principal Investigator |
吉田 太一 長岡技術科学大学, 工学研究科, 助教 (60737914)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | HDR画像符号化 / 二階層符号化 / ビット深度圧縮 / 最小二乗法 / 主成分分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
初年度に本助成で得られた成果は国際会議で発表したのち編集して査読付き論文誌に投稿中である．当成果は，主要なHDR画像フォーマットに対する実数値と整数値間の変換手法および区分線形近似と勾配推定によるLDR画像からのHDR画像推定を用いた二階層HDR画像ロスレス符号化である．提案法は，ロスレス符号化であり将来的にはロスレスロッシー統合画像符号化を想定しているので，一般的に実数値で表現されているHDR画像を整数値に変換する必要があり，さらに整数値でのHDR画像が有する冗長性を削減する変換を定義した．次に，二階層構造の下層に位置するLDR画像から原HDR画像を導出するために，最小二乗法を用いた区分線形近似による変換手法を提案した．符号化側では，原HDR画像を参照してLDR画像から最小二乗法により区分線形関数を算出しその傾き情報をサイド情報として保存する．復号化側では，サイド情報からその関数を算出しそれを用いて符号化側と同じHDR画像を算出する．それにより，L2ノルム的に最小な差分画像が少ない追加ビットで得られる．ただし，その推定HDR画像は原HDR画像に対して非線形量子化を行なった結果とほぼ等価であり勾配情報が欠損している．そこで，前述の区分線形関数と近傍画素値を考慮した勾配推定手法を提案した．ある画素に対して，区分線形関数より原画素値の範囲が算出でき，近傍画素値に応じてその範囲で適応的に画素値を変更する．それにより，非線形量子化により失われた細かな変動成分を推定する．それらにより，原HDR画像と推定HDR画像との差分画像における値の分散は小さくなるので差分画像の効率的な圧縮が実現できる．論文では，主要なHDR画像フォーマットであるOpenEXRおよびRGBE形式のHDR画像に対して適用し最新の二階層HDR画像符号化手法と比較し平均で約10%の圧縮率向上を達成した．
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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
概ね予定どおりの進捗をしている．初年度は，二階層HDR画像符号化の圧縮率を向上するために，二階層符号化における下位階層の画像から原HDR画像を予測する方法に関して検討を予定していた．それは最終的な変換画像のエントロピーの低減を目的としており，それにより二階層符号化における上位階層の圧縮率向上が期待できる．研究実績の概要で示したとおり，最小二乗法による局所線形近似と局所的な勾配情報を用いた勾配推定を基にして最終的な圧縮率への寄与と近似関数により発生してしまうサイド情報のかねあいを考慮したアルゴリズムの提案を行なった．特に，前者に対する提案アルゴリズムは通常と異なり二階層符号化で用いられているトーンマッピングから独立して適用できるので、新たなトーンマッピングの提案によらず普遍的に利用ができる．以上より，予定していた方策に対して比較的良好な手法が提案できており概ね予定どおり進捗がなされていると考える．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後も交付内定時計画書で示したとおり研究を進める予定である．次年度の検討対象は，HDR画像の階調数を可逆的に圧縮する手法およびその圧縮後画像と初年度で得られた成果との差分画像を効率的かつロスレスロッシー統合符号化を実現できる適応的変換符号化手法である．前者に関しては，HDR画像は表現できる輝度範囲が広い一方で各領域の値はまとまっているため，実際には使用されていない画素値が多く画素値ヒストグラムの疎性が非常に高いという知見を得ているので，それを利用して頻出数がゼロである画素値を可逆的に除去するビット深度圧縮手法を検討している．また，多種多様なHDR画像を用いてそのヒストグラム疎性に関する一般性の解析を行い，ヒストグラム疎性とビット深度圧縮率の相関性を解明する．後者に関して，差分画像は一般的な画像と異なった性質を有していると推察しており，そのため従来の周波数変換では十分にエントロピーを下げられないと考えている．そこで，差分画像に適応的な変換手法を検討しており，特に主成分分析を用いて局所領域に適応的な変換が信号の性質によらず最も無相関化できるので有効と考えている．また，上記手法で発生してしまうサイド情報を考慮して効率的なアルゴリズムを提案する．また，本プロジェクトで得られた知見を符号化だけでなくHDR画像に関する諸課題に応用していく予定である．
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| Causes of Carryover |
申請額と交付額が異なっていたため購入備品計画を変更しなければならなかったからである．初年度の申請額は，設備備品費210万円を含めた300万円であったが交付額は190万円であった．その備品費は，結果画像を視覚的に主観評価実験する目的で購入予定であった200万円弱する高価な特別製表示デバイスの費用を含んでいる．しかし，交付額とのずれによりその購入を断念せざるを得ず，次年度以降での購入を計画しているため次年度使用額が発生した．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
上記高額表示デバイスの購入費用を確保し，市場価格の推移を予測しつつ次年度以降に購入する予定である．申請書に記載した当表示デバイスの金額は申請時のものであり，当時は既製品が数少なかったため非常に高額であったが，現在は複数の企業から性能の差はあるが様々な製品が発売もしくは発表されており金額は徐々に低下している．また，購入計画の変更に伴い次年度以降に購入予定であり初年度に購入可能であった備品に関してすでに購入しており，次年度使用額以上に当デバイスの購入費用は確保されている．もちろん，研究成果発表用費や雑費なども含まれるため全額を配分できないが，市場価格の推移を鑑みて購入可能であると予想している．
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