研究概要 |
マルチメディアの普及に伴い,様々なディジタル画像を処理する機会が増加している.しかし,ディジタル画像は極めて膨大な情報量を有するため,伝送或いは蓄積する場合,符号化が必須となる.従って,画像に何らかの処理を施す場合,JPEG或いはMPEG等によって符号化されたビットストリームを利用することにより,演算負荷の低減が計られる.本研究では,MPEGによって符号化された動画像の後処理として,ディジタル化された動画像から一こまの画像を抜き出し,静止画像として使用する場合に関して考察した.また,JPEG及びMPEGの符号化効率を改善する手法,符号化処理を簡素化する手法に関しても検討した. 符号化効率の改善法として,超高精細静止画像の可逆符号化およびMPEGにおける動きベクトルの符号量を低減する手法を検討した。超高精細画像は通常の画像に比べ極めて高密度に標本化されており,通常の画像とは性質を異にしているため,超高精細画像の統計的性質を考慮した符号化法を提案した.また,MPEGの動きベクトルの出現確率をラプラス分布で近似できると仮定し,Golomb符号を適用する事により,動きベクトルの符号量を低減した.符号化処理の簡素化としては,動き補償予測誤差の出現確率をラプラス分布で近似することにより,MPEGにおけるIntra/Non-Intraモードの判定処理を高速化する手法を提案した. ディジタル動画像から高品質な静止画像を抜き出す手法として,MPEGで用いられている半画素精度の動き補償予測に着目し,画像の解像度を向上する手法を提案した.提案法は符号化パラメータの一つである動きベクトルのみを用いているため,処理の負荷は極めて少ない.また,実際に画像を作成した結果,画質の向上を確認することが出来た.
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