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2020 年度 研究成果報告書

超高フレームレート動画像に対する時空間レート制御とその圧縮符号化への応用

研究課題

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研究課題/領域番号 18K11370
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分61010:知覚情報処理関連
研究機関福井大学

研究代表者

吉田 俊之  福井大学, 学術研究院工学系部門, 教授 (50240297)

研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2021-03-31
キーワード動画像符号化 / 高フレームレート / 時空間画質 / 画質制御 / レート制御 / 主観評価値 / MOS
研究成果の概要

240フレーム/秒(240P)に及ぶ超高フレームレート動画像は,時間方向(動きの滑らかさ)の高画質化が期待される反面,従来の8倍に及ぶ情報量を限られた帯域に圧縮符号化し伝送/記録する際は,画質の最大化を図る必要がある.本研究では,代表者が過去に確立した「主観評価値の予測値の最大化に基づく時空間のレート制御手法」を2K240P動画像に拡張・適用し,その有効性を検証した.その結果,超高フレームレートは常に必要でなく,時空間のアクティビティに応じて適応的に制御することで大幅な画質改善が図れること,また提案法により当該制御が高精度に実現可能なことが確認された.

自由記述の分野

画像/信号処理

研究成果の学術的意義や社会的意義

動画像の高画質化は,これまで主に画素数の拡大方向に進んでおり,4Kや8K画像が身近となりつつある一方で,今後は時間方向の高フレームレート化も進むと予想される.高精細かつ240フレーム/秒に達する超高フレームレート動画像をネットワーク伝送あるいは保存する際は,高画質性を保った上で巨大なデータ量を削減する効率的なデータ圧縮・制御手法が不可欠である.本研究では,ビデオシーン単位の最適なフレームレート予測に基づく効率的な画質制御手法を検討・提案し,高画質動画像に対するデータ制御法への貢献を目的とする.

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公開日: 2022-01-27  

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