| 研究課題/領域番号 |
17K06444
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
通信・ネットワーク工学
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| 研究機関 | 日本大学 |
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研究代表者 |
松村 哲哉 日本大学, 工学部, 教授 (50713129)
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| 研究分担者 |
今村 幸祐 金沢大学, 電子情報通信学系, 准教授 (00324096)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 低遅延 / 動画像 / 符号化 / 動き予測 / 高位合成 / FPGA / 動画像符号化 / 高位設計 / 画像センシング / Full-HD / 予測方式 / 動画像転送 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，新規提案のライン単位の符号化処理をベースに，ライン単位動き予測処理，ダイナミックレンジ適応型量子化，およびコンテキスト適応型準固定長符号化などの様々なアルゴリズムを適用した．その結果，本符号化方式は従来の1/1000のマイクロ秒オーダーの低遅延性能を実現すると同時に，高画質性能や最大20％の高圧縮率などの符号化方式としての機能優位性を有することを検証した．さらに本符号化方式のアーキテクチャ設計と回路実装によりデバイス実装の際の回路規模や電力の優位性を実証した．この成果は，車載機器や医療機器や，VR/AR等の情報機器の実時間高精細画像センシングと低遅延伝送の応用分野に適用できる．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本課題である超低遅延動画像符号化方式は，今後の5Gをベースとする情報化社会において,ネットワークを介して人間の反応速度を遥かに超える低遅延動画像伝送を行うために必須の圧縮伝送技術である．特に車両の自動運転や遠隔医療およびVR/ARによるエンターテイメントなどの様々な応用分野に適用可能であり，今後の先端情報機器に幅広く活用できる．4K/8Kなどの超高精細画像センシング応用に向けてもこの基本技術の概念を適用することが可能であり，将来の高精細画像アプリケーションの発展に寄与できると考えられる．
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