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動画像の内容に即した符号化アルゴリズムとして、連続するフレーム間での物体の動きを検出、その動き量(動きベクトル)にもとずいて画像の領域分割を行い、領域ごとに最適な符号化を行うアルゴリズムに関し、以下の研究項目について検討を進めた。
(1)動きベクトル検出の最適化
サブバンド分割画像に対して階層的にブロックマッチング法を適用することにより、検出精度が高められることを確認した。ベクトル検出のための閾値など、パラメータ最適化を行うとともに、半画素精度でのベクトル検出とブロックサイズの関係を明らかにし、動きの細かい画像では小さいブロックサイズを使用するのが有効であるのに対し、パニング画像など激しい動きの画像では半画素精度でのベクトル検出が効果的であるとの知見を得た。
(2)画像の領域分割と輪郭抽出
・大ブロックから順次ブロックサイズを小さくして動きベクトルを求め、最終的に画素レベルでの動きベクトルを検出することにより静領域と動領域を分離し、その境界線から動物体輪郭を抽出するアルゴリズム
・ブロック単位に動きベクトルから輪郭候補となるブロックを先ず求め、次にブロック内の色(相)情報の分布から輪郭線を求めるアルゴリズム
の双方について検討し、前者が雑音の影響による誤検出が生じるのに対し、後者では時間的情報と空間的情報をうまく利用することによる検出の正確さが得られた。輪郭情報の符号化にはチェインコードなどの適用が考えられるが今後の検討課題に残された。
(3)サブバンド画像符号化
上記研究課題に関連して、サブバンド画像間において信号電力が分布する位置の相関性を利用した符号化法の検討を行い、高周波成分画像をアドレス情報を必要とせず選択的に符号化・伝送する高能率符号化アルゴリズムを開発した。また、オクターブ分割したサブバンド画像にゲイン・シェイプベクトル量子化を適用することにより、演算量を軽減でき、同時に圧縮率の向上も図れることを確認した。
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