2018 Fiscal Year Annual Research Report
Development of multi-channel video coding based on graph signal processing and colorization-based coding
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17H07129
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| Research Institution | Kogakuin University |
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Principal Investigator |
雨車 和憲 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 助教 (50801180)
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| Project Period (FY) |
2017-08-25 – 2019-03-31
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| Keywords | 画像復元 / 画像符号化 / グラフ信号処理 / 最適化 / 信号処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
当該年度においては、グラフ信号処理を用いた多チャネル画像復元技術およびこれを応用した画像符号化技術、動画符号化への拡張についての研究を行った。
まず、グラフ信号処理を用いたカラー画像の画像復元技術およびこれを用いた画像符号化手法について、本研究初年度で得られた成果をもとに、さらなる性能改善を行った。具体的には、画像内の局所的領域の形状情報を用いたグラフ作成による精度向上、および画像の領域分割によるグラフカットを用いた高速化を実現した。特に計算時間の高速化に関しては、従来の提案手法と比較して30倍の高速化を実現した。さらに、当初は実験的にのみ行う予定であった提案手法の性能評価について、グラフスペクトル解析により、定量的な方法による評価を行い有効性を示した。
これらの成果について積極的に発表や論文投稿を行い、受賞2件や権威ある国際誌での採録など、大いに評価された。
また、深度画像、赤外線画像への応用と時間軸方向への拡張による動画圧縮について研究を進めた。これらについて、深度画像復元技術について良い結果が得られたため、論文投稿の準備を進めている。また、そのほかのチャネルへの応用や動画への拡張においては、さらなる改善が必要であることが分かった。ただし、当初の研究計画で予想していた通り、定点映像といったほとんどのオブジェクトが固定された動画などでは提案手法の有効性が表れる例が存在することが分かった。
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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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