2014 Fiscal Year Annual Research Report
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24760288
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
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Principal Investigator |
田中 雄一 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10547029)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | 信号処理 / 映像符号化 / コンテンツ考慮型拡縮 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
コンテンツ考慮型拡縮（content-aware resizing: CAR）を用いた静止画像符号化においては，ROI (Region-Of-Intetrest) 外の領域 (non-ROI) を効率的に符号化する手法に関して主に研究を行った．具体的には以下の2点のアプローチを用いた．1) CARを行う際，我々がこれまで提案してきた rate-dependent seam carving を利用することでCARの性能を保ちつつ，必要なサイド情報の符号量を抑えた．2) CARによって取り除かれるnon-ROIの画素を効率的に伝送するため，それらの画素をwavelet変換して得られた多重解像度画像と親子関係を構築し， 画像符号化を行った．結果として，従来手法と比較し，概ね10%程度のビットレート増加でCAR機能が統合できることを示した．
また，CARを広範囲の画像処理へ応用するための理論とアルゴリズムに関して検討を行った．具体的には，画像の多重解像度表現で広く利用されているラプラシアンピラミッドの低域通過フィルタを，CARで置き換えることによりリターゲティングピラミッドを提案した．リターゲティングピラミッドにおいては，画像を均一に縮小するのではなく，ROIは拡張し，non-ROIは大きく間引かれる．結果として，ピラミッドの上位階層（縮小された画像）においてもROIの大きさが保持される．画像のノイズ除去・強調・拡大等に提案手法を利用したところ，従来法と比較して大きな性能の向上を得た．
以上のことから，CARと画像信号処理を統合する手法を提案できたと考えている．本研究は関連する多分野の研究を横断的に捉えることに成功しており，今後の研究の発展も大いに期待できる．
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