研究課題/領域番号 |
17K12717
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研究機関 | 東京理科大学 |
研究代表者 |
亀田 裕介 東京理科大学, 工学部電気工学科, 講師 (50711553)
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研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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キーワード | 画像符号化 / 映像符号化 / オプティカルフロー / シーンフロー / 奥行きマップ / 動き補償 / 動き推定 / データ圧縮 |
研究実績の概要 |
将来的に国家レベルで実施される任意視点3Dテレビ放送や遠隔中継、ステレオ内視鏡などへの実用化が期待されている奥行き情報を伴う多視点映像で構成される立体映像情報のデータ圧縮率の向上を目的として、被写体の3次元の動きを表す「ステレオシーンフロー」および「RGB-Dシーンフロー」の推定理論を再構築するため、次の4つの項目について研究と成果のまとめを行った。 1. ステレオとRGB-D のシーンフロー推定による近似画像とそのMC-DCT 符号化方式への統合 2.シーンフロー推定精度向上のための信頼性評価・領域分割・遮蔽除去方法の開発 3. 変分法に基づく多視点RGB-Dシーンフロー推定理論の定式化とその並列計算法の構築 4. 多視点RGB-Dシーンフローによる多視点の近似画像生成とMC-DCT符号化方式への統合 離散化した方程式についてフォンノイマンの数値安定性解析を行うことで安定条件を導出し、ラックスの等価定理により数値解が解析解に収束することを証明した。続いて後半として、高速化のために離散方程式の数値計算をRBGS 法により高速並列計算を行うための条件の導出やメモリ間通信速度を向上させるためのデータ構造について解析し、高速化の可能性を見出した。この研究成果をまとめた論文は欧州信号処理協会EURASIPの旗艦国際会議である第28回EUSIPCO 2020に採択された。また、時系列分布データの予測という観点から、地理的な太陽光発電分布の時間変化を動きとして推定し、予測する技術の解析に関する研究も継続した。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
新型コロナウイルス感染症の拡大により EUSIPCO 2020は半年ほど開催が繰り下げられ、研究成果のジャーナル投稿もその分遅れている。
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今後の研究の推進方策 |
追加実験をとりまとめ、ジャーナルに論文を投稿する。
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次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルス感染症対策のため国際会議が延期されたことにより論文投稿計画が繰り下げられたため。論文投稿・発表のためなどに使用する計画である。
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