2010 Fiscal Year Annual Research Report
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19760248
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| Research Institution | Kanazawa University |
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Principal Investigator |
今村 幸祐 金沢大学, 電子情報学系, 准教授 (00324096)
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| Keywords | 動画像符号化 / Matching Pursuits / 低ビットレート / 動オブジェクト抽出 / オブジェクト符号化 |
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| Research Abstract |
Matching Pursuits(MP)は、最も効率がよい場所を選択して逐次的に符号化を行うため、低ビットレートに強く、ブロック雑音が生じない。本研究は、Matching Pursuitsを組み込んだ低ビットレートに強い新たな動画像符号化方式の確立および実用化に向けた適用範囲と機能の向上を目的としている。
本年度の研究によって得られた成果は以下の通りである。
Matching Pursuitsは、任意の場所を効率的に符号化対象とすることが可能なため、このオブジェクト符号化技術に適していると考えられる。そこで任意形状の動き補償予測誤差画像の符号化にMatching Pursuitsを適用することを検討する。その一環として、オブジェクト符号化の前提となる重要な要素技術である画像からの動オブジェクト領域抽出する技術を中心に検討を行った。
一つは動的輪郭モデルの一種であるレベルセット法において、画像のノイズ分布に基づいた静止背景領域推定を行い、それによって得られた動領域の概形を用いて、動オブジェクト抽出の安定性と精度の向上を行なう手法を提案した。もう一つは、クラスタ数の自動決定が可能なx-meansアルゴリズムにより、動きによる特徴点のクラスタリングを行い、その結果に基づいて空間分割した領域をラベリングすることで,オブジェクト数を与えることなく、適切なオブジェクト数で動オブジェクト抽出を行う手法を提案した。
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