空撮画像や点群データのための可逆圧縮方式の開発

• 研究課題/領域番号: 21K11972
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61010:知覚情報処理関連
• 研究機関: 舞鶴工業高等専門学校
• 研究代表者: 芦澤 恵太 舞鶴工業高等専門学校, その他部局等, 教授 (70548073)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2024-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2022年度)
• 配分額: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円); 2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2021年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
• キーワード: 基底選択 / 可逆圧縮 / 信号処理 / 広色域標準静止画像 / ロスレス圧縮 / 画像

研究開始時の研究の概要

近年、ドローンで撮影した写真から生成されるオルソ画像やレーザ計測機器による3次元点群データ、さらには8K映像などの高品質で大容量な信号が蓄積され始めている。現状、多くの場合において優先度の低い成分を間引くという非可逆的アプローチによりファイルサイズの圧縮が試みられている。しかしながら、一歩引いて考察すると、高品質な信号から情報を欠落させるという状況は本末転倒であることに気がつく。
そこで、本研究では、申請者がこれまで画像信号の非可逆圧縮アルゴリズムの開発に取り組んできた知見を基に、新たに観測可能となった信号の可逆圧縮方式のプラットフォームの整備を目指す。

研究実績の概要

本課題では、新たに観測可能となった信号の可逆圧縮方式のプラットフォームの整備を目指している。初年度である2021年度は、超高精細・広色域標準静止画像の統計的性質の把握、および、3次元点群データのロスレス圧縮についての調査研究を行った。これらの調査をふまえ、2年目の2022年度は以下の2項目を中心的に実施した。それぞれの研究課題に対して異なる連携研究者と協力しながら進めている。3D都市モデルの整備・活用・オープンデータ化への注目も高まっており、国際規格であるCityGMLの把握などの新しい課題もあった。
・ディジタル画像におけるブロック単位での方位指標の定義
我々のアイデアは、信号の急峻な変化は空間的に連続的に生じ、幾何学的な連続性を有するという仮定に基づいている。これまでの2次元画像においては輪郭線のようなエッジに対応する。これら信号は、高域の周波数変換成分を有し、圧縮時の障壁となる。この問題を回避する為に、エッジおよび一見エッジに見えないブロック信号に対して、方位指標を新たに定義し利用することで、方位に基づく情報を分離することを試みた。
・方位選択性をもつ新たなウェーブレット変換のデータへの適用
2021年度に連携研究者と開発した変換の適用事例を検討した。現状では、2次元画像のエッジ検出においては有効であることが確認できた段階に留まっており、申請課題である信号の圧縮にどのように応用していくかについては、検討をスタートした状況である。

現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

年度中に成果を公表できなかった為、やや遅れているとした。
今年度は、連携研究者との対面での打ち合わせを実施することが叶い、新たな展開を見出すことが出来た。また成果の公表に向けての調整を行ったことを受け、2023年8月には2件の国際会議での口頭発表が受理されている。さらに1件の講演を計画している。

今後の研究の推進方策

最終年度は、成果の公表に重点をおいて進めていく方針である。
申請時と比較し、点群データを取り巻く研究環境が大きく進捗していることを受け、当初の計画を修正しながら研究を推進する。
具体的には、我々が得意とする理論研究の比重を高め、汎用性の高い成果を得ることを目指す。