| 研究課題/領域番号 |
18H03261
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
藤井 俊彰 名古屋大学, 工学研究科, 教授 (30273262)
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| 研究分担者 |
高橋 桂太 名古屋大学, 工学研究科, 准教授 (30447437)
寺谷 メヘルダド 名古屋大学, 工学研究科, 特任准教授 (70554830)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2020年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
2019年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2018年度: 7,410千円 (直接経費: 5,700千円、間接経費: 1,710千円)
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| キーワード | 光線空間 / ライトフィールド / 情報圧縮 / テンソルディスプレイ / 符号化開口カメラ / 圧縮符号化 |
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| 研究成果の概要 |
ライトフィールド（LF）の高効率圧縮法として、従来の画像符号化で用いられてきた「予測符号化、変換符号化」とは全く異なる原理の開拓を試みた。まず、符号化開口カメラによるLFの取得法を検討し、深層学習(DNN)を用いて動的なLFデータの取得に成功した。次に、LFを数枚のレイヤパターンから生成可能なレイヤ型3次元ディスプレイについて検討し、高解像度モノクロレイヤの利用による品質の向上や、CNNの学習を用いた視域の外挿を実現した。これらの知見により、少ない枚数の中間表現においてLFの本質的情報が含まれていることを確認し、LFの高効率圧縮に向けた基盤技術を確立することができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年のVR/ARの社会的認知度の向上に伴い、ライトフィールド(LF)を取得するカメラやLFディスプレイが脚光を浴びている。本研究成果は、LFカメラやLFディスプレイが通信や放送に利用される際に必須となるLFの情報圧縮技術の高性能化に貢献するものである。従来は、HEVCやVVCなどの２次元映像符号化方式のLF３次元映像への拡張が検討されていた。本研究は、全く別の文脈で研究されていた「圧縮取得」や「圧縮表示」の考え方を応用し、従来の画像符号化の基本原理である予測符号化・変換符号化とは全く異なる新しい符号化方式の創出が可能であることを示し、さらなる高圧縮化が達成可能であることを示した。
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