画像の解像度変換により生じる違和感の視線計測による要因解明と評価システムの開発

2018 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 17K12770
• Research Institution: Ishikawa National College of Technology
• Principal Investigator: 川除 佳和 石川工業高等専門学校, 電子情報工学科, 准教授 (90552547)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2020-03-31
• Keywords: 違和感評価 / 客観評価システム / 視線計測 / 解像度変換

Outline of Annual Research Achievements

ディスプレイ解像度の多様化に伴い，1枚の画像を異なる解像度・アスペクト比に変換して全画面表示する必要性が高まっている．イメージリターゲティング(以下，IR)は，違和感の発生を抑えた解像度・アスペクト比の変換技術として注目されているが，絵柄によっては多大な違和感を生じさせる致命的な欠点がある．
本研究は，IRによる画像の解像度変換により生じる違和感の要因を視線計測装置を用いた主観評価実験により明らかにするとともに，違和感の客観的評価システムを開発し，既存のIR手法の改良や新規手法の開発への応用を目指すものである．
昨年度実施した「視線計測装置を用いた画像データベース構築のための予備実験」で得られた実験画像の選定根拠に基づき，本年度はまず，フリーの画像データセットを調査・収集してデータベースを拡張した．また，画像の違和感と画像特徴量との関連性を見出すために，画像特徴抽出アルゴリズムの調査を行い，20種類程度のアルゴリズムを実装した．さらに，データベースの全画像に対して，実装した画像特徴抽出アルゴリズムによって画像特徴量を算出した．なお，研究の効率的な遂行のため新たにGPGPU対応の高速計算機を導入し，これを用いて特徴量の抽出を行った．得られた画像特徴量はデータベースへと格納した．以上により得られた結果は，視線計測装置を用いた違和感の主観評価実験および違和感評価システムの開発・検証に活用する．

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

実験画像データベースの拡張，および，画像特徴抽出アルゴリズムの調査と実装は予定通り終えた．しかし予定では，新たに収集した実験画像に対して視線計測装置による予備実験を行う計画であったが，作業がやや遅れており着手できていない．

Strategy for Future Research Activity

新たに収集した実験画像に対して，視線計測装置による違和感の主観評価実験を行い知見を得る．その知見に基づき，違和感推定式を明らかにしたのち，解像度の変換対象となる入力画像とそれを変換した画像の2枚を入力すると，違和感が発生するか否かを評価する「違和感評価システム」の開発および検証を行う．

Causes of Carryover

高速大容量のストレージシステムを導入予定であったが，研究の進捗状況にあわせてGPGPU対応の計算機を先行導入した．よって，高速大容量ストレージシステムとして計上していた経費分が平成31年度に繰り越される形となる．平成31年度は，高速大容量ストレージシステムを備えた高速演算対応画像処理サーバを導入する予定としている．