2014 Fiscal Year Annual Research Report
動画像中の物体検出および符号化のための多項式を用いた時系列マッチング法の開発
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24300066
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
大町 真一郎 東北大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (30250856)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大町 方子 仙台高等専門学校, 生産システムデザイン工学専攻, 准教授 (90316448)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | 画像、文章、音声等認識 / 画像符号化 / 映像符号化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
動画像から人間にとって重要と思われる領域を抽出して効率の良い符号化を実現する手法を開発した。具体的には、文字の領域を抽出して文字領域を別途送信することで効率良い符号化を実現した。文字は高周波数成分が多く、周波数変換を利用した符号化で高圧縮すると低品質になりやすい。しかも人間にとって重要な情報を多く含んでいるため、文字の領域を高精細で伝送することは映像全体の品質に大きく寄与する。文字を検出し、文字をパラメータ（カテゴリ、フォント、色など）として送信する。一方文字部分を削除した背景のみの映像を自動生成し、HEVCの枠組みで符号化した映像を送信する。復号側でこれらを合成することで元の映像を復元する。実際に映像を用いて、符号量と映像品質の関係を表すレート・歪み曲線による定量評価、および平均オピニオン評定による主観評価実験を行い、提案手法の有効性を確認した。一方、動画像から顕著性を利用してオブジェクトを自動抽出し、動画全体とオブジェクト部分をそれぞれ異なる品質で圧縮することにより効率のよい符号化を実現する手法も開発した。視覚的注意の計算モデルである顕著性の考え方を導入し、人間の視覚特性を考慮して映像中の重要と思われる領域を特定する。さらに、グラフカットを用いたエネルギー最適化により、オブジェクト領域と背景領域を分離する。ハイビジョン・システム評価用標準動画像を用いた実験を行い、映像の品質とデータサイズを定量評価することで有効性を確認した。
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| Research Progress Status |
26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 |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Causes of Carryover |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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[Book] 画像処理2014
Author(s)
白鳥則郎, 大町真一郎, 陳謙, 大町方子, 宮田高道, 長谷川為春, 早川吉彦, 加瀬澤正, 塩入諭
Total Pages
232
Publisher
共立出版
