| 研究課題/領域番号 |
15K00329
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| 研究機関 | 室蘭工業大学 |
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研究代表者 |
鈴木 幸司 室蘭工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (00179269)
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| 研究分担者 |
寺本 渉 熊本大学, 文学部, 准教授 (30509089)
服部 峻 室蘭工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (40555223)
渡部 修 室蘭工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (50343017) [辞退]
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 画像・動画像符号化 / ベクトル量子化 / コードブック / クラスタリング / 顕著性マップ |
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| 研究実績の概要 |
２７年度の研究においては，ベクトル量子化のためのユニバーサルなコードブックの開発を主眼に研究を進めた。画像データベース（CVG-UGR-Image Database）を用いて自然画像・人工物画像からコードブックを構築するための学習画像を選定した。選定においては，画像符号化研究において一般的に用いられている画像を中心に行った。画像をブロック分割（4 x 4 pixels）し学習ベクトルとした。多数の学習ベクトルからコードブックを構築するためにはクラスタリングアルゴリズムによってコードベクトルを抽出する必要がある。クリスプクラスタリングとしてk-means clustering (KMC), Ehhanced LBG (ELBG)，ファジィクラスタリングとしてFuzzy k-means clustering (FKM), Fuzzy learning Vector Quantization (FLVQ)アルゴリズムを用いてコードベクトルを求めた。また，コードブックは画像を符号化したときの汎用性が重要であり，学習画像とは別のテスト画像を用意しベクトル量子化による符号化し，複合した画像の画質をPSNR によってコードブックの汎用性を評価した。また，コードブックを構築するコードベクトル数を６４から１０２４まで変化させることによってPSNRの推移を４つのクラスタリングアルゴリズムで求めた。この結果，学習画像のサイズが一定以上になるとPSNRに変化は殆ど観られなかったため，コードブックはクラスタリングに依存しないことが分かった。さらに，２７年度の研究では画像から顕著性領域を抽出することによってコードブックを構成するコードベクトルを最適化することを検討した。顕著性マップから顕著性の高い領域に多くのビットを割り当てることによって効果的な符号化するアルゴリズムについて指針を得た。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
２７年度の研究の主眼はベクトル量子化のためのユニバーサルなコードブックの構築であり，代表的な４つのクラスタリングアルゴリズムによってコードブックを構築した。コードブック構築にはクラスタリング法は本質的でないことが分かった。学習画像のサイズも一定の大きさ以上になるコードブックの汎用性に影響しないことが分かった。このことからコードブック設計の基本指針が得られた。また，画像から顕著性マップを求めることによって画像を効果的に符号化の可能性について指針を得た。
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| 今後の研究の推進方策 |
コードブックの構築をクラスタリングアルゴリズムを用いて行うと，画質を向上させるためには画像分割サイズを小さくしする必要がありビットレートを低下させてしまう。このため効果的な画像特徴を抽出してコードベクトル数を減少させ分割画像サイズを大きくする必要がある。このためには，ベクトル量子化に適した特徴抽出を研究する必要がある。離散コサイン変換，ウエブレット変換などによる特徴抽出によって画像分割サイズを大きく圧縮率を改善することを目指す。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
２７年度の研究においては，ベクトル量子化のためのユニバーサルコードブックの研究やクラスタリングの研究，さらには顕著マップの研究をを進めた。研究成果は鈴木が中心となって国際会議で発表する予定であったが，発表までにデータ整理など十分な準備ができていなかったため発表することができなかった。このため外国出張の鈴木分の旅費を支出しなかったためである。また，画像符号化研究の最新の情報を得るため海外の国際会議出張を計画していたが研究の進展の度合いから次年度に出張した方が効果的と判断し，鈴木分の旅費として支出しなかった。このため次年度使用額が生じたものである。
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| 次年度使用額の使用計画 |
国際会議で発表する研究成果が確認できたため２８年度において国際的な学会で発表のため旅費として支出する予定である。
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