| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
前田 純治 室蘭工業大学, 大学院・工学研究科, 教授 (00002311)
佐賀 聡人 室蘭工業大学, 大学院・工学研究科, 教授 (90270793)
渡邉 真也 室蘭工業大学, 大学院・工学研究科, 講師 (30388136)
倉重 健太郎 室蘭工業大学, 大学院・工学研究科, 助教 (30352230)
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| Research Abstract |
21年度の研究においては,ベクトル量子化技術(VQ)によって静止画像の圧縮を行うためのコードブツクの最適化の研究を行った.VQによる圧縮においては,CBによってデコードされた画像の画質が決まるためCBの最適化が必要となる.CBの構築は基本的にクラスタリングアルゴリズムによって行う.これは,学習画像をブロック分割することによって学習ベクトルを生成する.この学習ベクトルをクラスタリングアルゴリズムによって各クラスタに分類することによってクラスタの中心からCBを構成するコードベクトル(CV)を計算する.今年度の研究においては,遺伝的アルゴリズム,Affinity Propagation,ファジイクラスタリング,一般化ロイドアルゴリズムによってCBを構築しデコードした画像から最適なアルゴリズムについて比較研究した.また,4つのアルゴリズムを組み合わせたアルゴリズムによってもCBを作成した.これらの結果から,Affinity Propagationと一般化ロイドアルゴリズムによるハイブリットな手法が最適なCBを構築できることが確認できた.これらの研究成果の一部は,次の研究会で公表されている.(1)成田崇仁,鈴木幸司,武田圭剛,松本博貴,可変ブロックサイズのベクトル量子化を用いた動画像の圧縮,2009画像符号化シンポジウム.(2)松本博貴,鈴木幸司,笹崎和也,吉川文人局所フラクタル次元による可変長ブロックサイズと離散コサイン変換を用いたベクトル量子化,2009年画像符号化シンポジウム.さらに,2010年において,国際会(International Joint Conference on Computational Intelligence, Valencia, Spain)で発表する予定である.本研究グループでは画像の符号化を効率的に行うため可変ブロックサイズによる画像の分割法を提案している,これまでの研究では,グレースケール画像が中心であったためカラー画像に拡張した場合の色空間と各色空間での分割法を研究する必要があった.とのたあ今年度の研究においては,適切な色空間について研究を進めた.均等色空間であるLab空間に注目し,分割法を見いだすことができた.この成果は,電気学会論文誌(vol.130,No.8/Sec.C)に掲載が決まっている.
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