2013 Fiscal Year Annual Research Report
埋込型自己縮小画像コードブックとファジィ推論に基づく高倍率画像拡大法の開発
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24300092
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| Research Institution | Kyushu Institute of Information Sciences |
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Principal Investigator |
麻生 隆史 九州情報大学, 経営情報学部, 教授 (20259683)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
車 炳王己 九州情報大学, 経営情報学部, 教授 (10310004)
末竹 規哲 山口大学, 理工学研究科, 准教授 (80334051)
河野 英昭 九州工業大学, 大学院工学研究院電気電子工学研究系, 准教授 (00404096)
田向 権 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 准教授 (90432955)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | ファジィ推論 / 映像拡大処理 / コードブック |
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| Research Abstract |
多くのディスプレイが高解像化に向かう中で，高解像画像のストレージや伝送の物理的負荷が増加しており，その対策は急務である．本研究は，保存や伝送負荷の少ない低解像画像から高倍率拡大によって高解像画像を得る新しい枠組みを提案する．この枠組みでは，手元に高解像画像があることを前提とし，高解像画像を低解像画像（縮小画像）へ変換する際に，拡大処理によっては復元できない成分を埋め込むことで，拡大時に読み出した情報で補償する．
本年度においては，これまでに私たちが開発したファジィ推論を応用したコードブック画像拡大法で出発点となる縮小画像に対して事前に「仕掛け」を施すことで，これまで歯が立たなかった高倍率画像拡大における画質の高品位化を実現することを目標とし，画像特徴抽出に関する基礎理論の検討およびアルゴリズムの実装・高速化に関する研究を行い，高倍率画像拡大実現の可能性を確認し，さらに自己縮小画像中のコードブック作成においてファジィ推論を最適化し，ハードウェア化しやすいように，下位ビットのパターンを組み込んだ，この結果を国際会議で発表した．
また本研究を，より高速で高精度にするアイディアを精査するとともに，ハードウェア化しやすいよう手法を考案し，次年度の研究計画について検討した．具体的にはFPGAを用いたシミュレーションを行いハードウエア実装に最適な環境になるようにパラメータやビットの埋め込み方法を調整し検討中である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
昨年の課題であった本手法に，ファジィ推論を有効に活用し，より良い結果が得られている．さらにそれがハードウェア化しやすい手法となった．
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| Strategy for Future Research Activity |
今まで得られたアルゴリズムや，自己縮小画像拡大手法をより高速化にし，よりハードウェア化しやすい手法を構築することにより当初の研究目的を達成できると考えられる．
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