研究課題
(1)品質評価モデルに基づく3次元モデルの質感表現情報圧縮3次元モデルの質感表現情報の1つであるノーマルマップについて圧縮手法の開発を行った。ノーマルマッピングは少ないポリゴンデータで擬似的な凹凸感表現を可能にするレンダリング技術で、映画やゲームなどの3次元CGで特に多用されている技術である。平成17年度に開発した圧縮品質評価のための品質評価モデルと、ベクトル量子化による圧縮アルゴリズムを融合し、ラグランジェの未定乗数法で数学的に最適な圧縮方式を実現した。既存のアルゴリズムと比較しても格段に性能の高い圧縮を行えることを300枚のノーマルマップに対する実験で明らかにした。また、符号化時にデータの分布局在性、及び正規化条件を生かした効率的な計算を行うことで、非常に高速に符号化を行えるようになった。また、復号化についても従来手法に比べて格段に高速である。(2)3次元モデルの動的変化情報圧縮3次元モデルの動的な変化を効率よく圧縮するために、平成17年度に開発した3次元拡張ブロックマッチング法と関連する要素技術について最適化を行った。また、動的3次元映像を不可逆圧縮した際の品質評価手法についても新たに多視点PSNR法の提案を行った。様々な動的3次元映像に対して圧縮実験を行ったところ、1/10程度にまで圧縮しても充分閲覧に耐えうる品質であることが明らかとなった。以上の成果によって、3次元モデルの質感表現と動的変化それぞれについて、効率的な圧縮手法を確立することができた。
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