| Research Abstract |
本年度は,Compressive SamplingならびにColorizationを利用した低負荷画像符号化手法について,実用化に向けた具体的な検討を行った.まず,Compressive Samplingに関する検討については,既存の画像符号化の枠組みでは効果的な圧縮が困難であったテクスチャ成分に対して,そのようなテクスチャが同一画像内で繰り返しのパターンを持っているという特徴に着目した画像符号化法を提案した.提案手法では画像のテクスチャ成分に対し,計算負荷の小さいNoiselet変換と,変換係数の間引きおよび量子化を施すことで圧縮を行う.このNoiselet係数からの画像復号を,先述の先験情報(テクスチャ成分には繰り返しが多い)を利用する最適化問題として定式化することにより,既存の標準化された画像符号化手法と比べて客観品質を向上させることが可能であることを示した.この成果についてはすでに国内の学会において2件の発表を行い,現在論文投稿に向けた準備を進めている.
また,Colorizationを応用した画像符号化については,昨年度までの検討において符号化効率を下げる主な原因となっていた,色指定情報を与える点の位置情報の伝送を行わず,復号時にグレースケール画像から色を指定すべき点を特定する手法を開発した.また,色差成分の局所的な変動が,輝度成分のそれとよく対応することを利用する手法についてもさらに検討を進めた.これらの検討により,大幅な符号化効率の改善に成功し,これらの成果は既存のJPEG2000画像符号化と比較しても,高圧縮率の環境下で高い符号化効率を示すことが示された.この成果は,本年度に電子情報通信学会英文論文として採録された.
いずれの研究においても,既存の画像符号化の枠組みとは大きく異なるアプローチによって,高い符号化効率を示す画像圧縮符号化の実現できるという可能性を示すことにより,当該分野に大きなインパクトを与えることに成功したといえる.
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