| 研究概要 |
本年度は,集合知を利用した圧縮画像の復号手法について検討を行った.既存研究として,JPEG符号化によって生じるブロックノイズやリンギング歪みを取り除きつつ復号処理おこなう手法が提案されているが,このような手法では,符号化によって失われた画像のテクスチャを再現することは一般的に難しい.
一方で,対象(圧縮)画像に映っている被写体を表すキーワードを用いてWeb画像検索を行うことで,圧縮前の原画像の特徴をよく表した高品質な参照画像を比較的容易に得ることができる.
そこで本年度の検討では,本来画像要約のために提案されたBidirectional Similarityと呼ばれる画像間距離を,Web画像検索によって得た参照画像と復号画像の間で求めたものを目的関数とした.JPEG符号化情報から得られる制約条件のもとで,この目的関数を最小化する非凸な最適化問題について,その局所最適解を効率よく求めるアルゴリズムを開発した.実験の結果,Web画像検索によって得られた参照画像から,自然なテクスチャを復元するJPEG圧縮画像復号時の品質改善が実現され,集合知を用いた画像復号のための基礎的な検討が行えた.
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