| 研究課題/領域番号 |
17K00157
|
|---|
| 研究機関 | 徳島大学 |
|---|
研究代表者 |
宋 天 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 准教授 (10380130)
|
|---|
| 研究分担者 |
島本 隆 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 教授 (20170962)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| キーワード | object based coding / smart coding / 並列処理 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究は、従来の符号化標準にある並列処理困難・演算量膨大・圧縮率不足の問題を解消するため、画像の注目オブジェクトの抽出技術を導入し、新しい符号化構造を提案する。この提案は、画像フレームを符号化する際に従来のフレーム単位で符号化していく構造に“オブジェクト抽出による動き検出”処理を加える。この処理により、画像内の注目領域を自動に抽出し、その動きを探索することにより真の動きを検出でき、画面間予測の効率を改善し符号化効率を大幅に向上する。この構造は、符号化効率を高めると同時に、フレームの符号化と並列に行っているため、並列な高速処理を容易に実現できる。また、オブジェクトの大きさと動きを正確に抽出できるため、反復処理が必要とするパラメータ最適化処理を削減でき、大幅な演算量削減を可能にする。更に、オブジェクトのエッジ情報を利用し、画面内予測の方向を予測できるため、画面内符号化の符号化効率向上と演算量削減も可能である。
本研究は、概ね予定通りに実施してきました。昨年度は多くのアイディアから採用すべきアルゴリズムの検討を行ないました。今年度は積極的に国際会議に参加し、情報を収集しながら、HEVCの並列処理アルゴリズムについて交流を深めた。この分野の新しい提案を吸収しながら優れたアルゴリズムを提案してきました。特に人工知能技術の発展が著しいため、多くの手法を試しながら新たな研究アプローチを検討してきました。提案手法と他の提案を比べても優れている手法を採用し、他の良い手法も取り入れている。また、研究成果を論文誌論文にまとめ、複数発表した。
また、同分野の他の研究を鑑みても、効率的な学習を導入したオブジェクト単位の符号化は大きな流れとなっている。今後、この研究で得られた結果をさらに高め、次の符号化国際標準への提案ができるように発展していきたいと考えている。
|
