| 研究課題/領域番号 |
17H07129
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 工学院大学 (2018)
東京理科大学 (2017) |
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研究代表者 |
雨車 和憲 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 助教 (50801180)
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| 研究期間 (年度) |
2017-08-25 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | グラフ信号処理 / 画像復元 / 画像符号化 / 信号処理 / 最適化 / 動画像符号化 / 画像 / 感性情報学 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、グラフ信号処理およびカラリゼーション符号化に基いた多チャネル動画像の符号化技術に関する研究を行った。主な研究成果として、効率的なカラリゼーション手法、カラー画像符号化手法、得られた手法の高速化手法、動画への拡張、深度情報符号化への拡張が挙げられる。特に、カラー画像への各種成果については画像のグラフ表現を用いたモデル化により従来手法を大きく上回る高い性能を実現し、権威ある国際雑誌に採録されるなど、高い評価を得た。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年、画像や動画の利用は様々な分野で増大しており、これに伴い高精度な画像処理手法や画像圧縮手法が求められるようになっている。また、従来のRGB画像だけでなく、深度画像や赤外線画像など、画像の種類も多様化している。
このような背景のもと、本研究ではチャネル間の相関関係を従来行われていたよりもより効率的に利用することによる、次世代動画像圧縮技術の開発を行い、高い性能を実現することに成功した。
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