| 研究概要 |
Colorizationを復号に用いる画像符号化法について,本年度ではまず,Colorization符号化法における色指定情報を,符号化効率の観点からより最適なものに近付けるために,格子状に与えた色指定情報点から得られる復号画像の属する部分空間に着目することにより,不要な色指定情報の削除と,復号品質を向上させるために必要な色指定情報点を発見するアルゴリズムを構築した.これらの研究によって得られた色指定情報は,従来の研究によって得られたものより少ない情報量で,高い符号化品質を実現できることが実験により示されている.また,既存のColorization符号化法の問題であった,輝度成分と比較して,極端に平滑化された色差成分が復号結果として得られるという点に関しては,輝度と色差の局所的な線形関係に着目し,この関係を表す係数をColorizationと類似した手法で伝搬させることにより,大幅な客観品質の改善が可能であることを示した.さらに,Total Variationに基づく非線形分離手法によって輝度画像から分離したテクスチャ画像に対しても,やはりColorizationによるテクスチャ特性の伝搬とパッチベースのテクスチャ合成を用いることで圧縮符号化を行える可能性を示した.これらに加えて,近年注目を集めているCompressive Samplingについても,疑似乱数基底によって観測された色成分と,輝度画像から,Colorizationによる復号が可能となることを示した.
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