研究課題
今年度は、colorization符号化研究に関して以下の研究を行った。１、colorizationアルゴリズムの高性能化：既知の輝度画像に、Lpノルム最小化に基づいた前処理を行う事で、colorizationの性能を向上させる手法を提案した。この手法は輝度画像に対しての前処理であるため、さまざまな既存のアルゴリズムの性能を向上させることができる。２、多重解像度画像群の構成による、高性能かつ高速なcolorization符号化アルゴリズムの提案と比較：符号化・復号化の両方でそれぞれ既知の情報から多重解像度画像群を構成することで、高効率かつ高速なcolorization符号化アルゴリズムを実現した。最新のcolorization符号化アルゴリズムと比較して、提案手法は高い符号化性能を実現しており、そのときに要した処理時間については約１００分の１程であった。実際の提案手法の処理時間は１秒未満であり、実用化可能な計算時間を達成したものと考える事ができる。３、高性能かつ高速動画colorizationアルゴリズムの検討：限られた色情報をどのようにフレーム間を伝えるかという問題に対して、オプティカルフローとスパース最適化を組み合わせた手法を検討した。計算時間の面で課題が残るため、引き続き研究を進める予定である。４、colorizationアルゴリズムに基づく深度画像復元アルゴリズム：通常のカラー画像はＲＧＢの３チャネルであるが、ここに深度情報を加えた４チャネルの画像符号化アルゴリズムについて、colorization符号化の理論を拡張した。この実現のために、わずかに既知である深度情報とこれに対応するＲＧＢ画像を用いて、高精細な深度画像を復元する手法について、colorizationアルゴリズムを応用した方法を提案した。
2: おおむね順調に進展している
本研究では、スパース最適化およびcolorization符号化に基づく次世代画像圧縮手法の提案を行うことを目的としている。本年度は、colorizationアルゴリズムの性能向上のためにLpノルム最小化に基づく前処理を行う方法について提案した。また、colorization符号化における提案手法について、従来手法と実験による比較を行い、提案手法の有効性を示すことができた。これらの成果について国際誌に掲載されている。また、動画のcolorization符号化研究について、研究を進めている。これらはおおむね当初の予定通りであり、研究は順調に進展している。
28年度は、27年度に引き続き研究を行う。特に、動画colorizationについて高速かつ効率的な手法について研究を進めていく予定である。また、国内学会・国際会議での発表と学術論文への投稿を予定している。
すべて 2016 2015
すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件、 謝辞記載あり 2件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (7件) (うち国際学会 5件)
EURASIP journal on image and video processing
巻: 2016：7 ページ: 1-15
10.1186/s13640-016-0107-8
Journal of signal processing
巻: Vol.19, No.4 ページ: 155-158
10.2299/jsp.19.155
