2019 Fiscal Year Annual Research Report
Two-Layer Coding for High Dynamic Range Images Based on Histogram Sparsity
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16K18104
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
吉田 太一 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 助教 (60737914)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | HDR画像符号化 / 二階層符号化 / ロスレス符号化 / トーンマッピング / 画像デノイズ / 色情報推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度では，本助成で得られた成果を国内会議で発表するとともに査読付き論文誌にて発表した．当成果は，HDR画像の二階層符号化における基礎的技術であり，片方はトーンマッピングで発生する歪みを補正し復元画像の圧縮率向上を達成する手法，もう片方は特定保存形式での圧縮率向上を指数情報から色情報を推定することで達成する手法である．前者は，二階層符号化においてLDR画像の符号化および復号で発生する誤差が逆トーンマッピングで歪み，それによって保存すべきHDR画像の差分情報が増加する問題に対して，歪みを補正することで低減させる手法である．具体的には，誤差の確率密度関数と適用されるトーンマッピング関数を基にベイズ統計を用いて歪みのバイアス成分を補正する関数を導出した．本手法によって差分情報の増加が低減され，ベースライン手法を含む従来手法と比較して圧縮率向上を達成している．後者は，RGBE形式で保存されているHDR画像の二階層ロスレス符号化において，逆トーンマッピング後の画像の色情報を原HDR画像の指数情報を用いて補正し，保存すべき差分情報を低減する手法である．補正する際に，領域内でフロベニウスノルムを用いた最適化により最も誤差が小さくなる補正指数係数を算出し，それらを用いて原HDR画像の色情報に近い画素値を効率的に推定している．本手法によって色差分情報が低減され，ベースライン手法を含む従来手法と比較してロスレス符号化において大幅な圧縮率向上を達成している．近年，画像や動画像の符号化における国際標準方式は，圧縮率向上に寄与する基礎的手法を組み合わせて大きな圧縮率を実現している．そのため，他手法と親和的であり付加的に導入できる手法は当分野において意義があり，その点で本年度での成果を含めた本研究の成果は意義があり当分野に複数の知見を提供する重要な研究である．
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