| 研究課題/領域番号 |
21H03465
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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 | 名古屋工業大学 |
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研究代表者 |
福嶋 慶繁 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (80550508)
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| 研究分担者 |
前田 慶博 東京理科大学, 工学部電気工学科, 講師 (80843375)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023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)
2023年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2022年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2021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 | 近似画像処理プログラミング / 並列画像処理 / 画像処理コンパイラ / 近似画像処理 / 近似畳み込み / ハードウェアアクセラレータ / CPU画像処理プログラミング / GPU画像処理プログラミング / 画像処理 / ドメイン固有言語 / 近似計算 / 近似コンパイラ / 実時間画像処理 / Approximate Computing |
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| 研究開始時の研究の概要 |
画像処理の応用範囲の広がりにより，画像処理の高速化需要は増加の一途をたどる．これに対応するべく登場した画像処理専用プログラミング言語Halideは多くの影響を与えたが，コンパイラの制約から画像処理最大の特徴である，近似・間引きを使うことができない．
本研究では，この視覚特性を最大限活かすコンパイラを構築するために，汎用的に使える近似高速化パターンをコンパイラに導入する．そして，人の主観に近い画質評価指標やコンパイラ最適化に必要な計算順序パターンをヒントにして自動的に近似高速化を行う．更には，ハードウェア最適化まで実現することで，圧倒的な高速化を実現する画像処理コンパイラの確立を目指す．
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| 研究成果の概要 |
当初計画では，間引きによる近似，色変換による近似といった単純ループ構造の近似をターゲットにして研究計画を立てていた．実施研究成果としては，より広範囲の画像処理をサポートしており，１）近似画像処理アルゴリズム，２）ハードウェアオリエンテッドな高効率実装とそのプログラミング環境，３）近似画像処理のための画質評価の研究の3つに分けて研究を行った．
１では，当初計画であるループ構造の間引きに加えて，周波数変換や多項式近似による処理削減，LUTによる近似の研究を行った．２では，ハードウェアを活用した関数近似やLUTによる置き換え，ループ構造と演算の最適化，３では，画質評価関数の高精度化の研究を行った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
画像処理は，自動運転，監視，ウェブ会議，写真撮影，マルチメディア放送など様々な産業で使われる応用範囲の広い研究分野である．この画像処理研究において，その精度は重要な要因の一つであるが，その精度を維持したまま高速化することもも実用化にとって重要である．本研究は，高速化を実現するための近似を含めたプログラミング方法の研究である．本研究により，広い範囲の画像処理の近似方法が明らかになり計算量を削減する高速化手法が導入されるだけでなく，それをハードウェアアクセラレータを活用して実装するための研究や演算量を増やしてでも親和性を高める方法，その実装をサポートするプログラミング環境の研究が促進されている．
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