稠密光線場処理に基づく超多眼映像の高速かつ高能率な圧縮符号化技術の研究

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 20H04216
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 補助金
• 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: 国立情報学研究所
• 研究代表者: 児玉 和也 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 准教授 (80321579)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: ３次元画像 / 光線 / 多眼 / 圧縮 / 符号化

研究成果の概要

代表者らは従来から静的な稠密光線場の焦点ボケ構造を介した高能率符号化を提案しており、本研究では動的な稠密光線場である超多眼映像の圧縮にこれを拡張することを目的とした。具体的には、撮影対象の３次元分布と良く対応した焦点ボケ画像群上で、視差情報全体が統合的に表現可能な奥行き方向も合わせた動き補償を導入する超多眼映像の高能率符号化を提案し、その軽量化や高速実装による実時間伝送まで含め実証的評価を行った。とくに、基盤となる焦点ボケ画像群への変換の最適化やその残差の符号化に関わるフィルタ設計等も包括的に検討し、強く構造化された動的稠密光線場の本質的冗長性をまとめて抽出削減する圧縮方式を確立した。

自由記述の分野

画像情報処理

研究成果の学術的意義や社会的意義

３次元画像技術は、単にステレオ映像を用いて両眼立体視したり、静的な撮影対象を自由な視点から観察したり、といった実装規模を抑えやすい課題を越え、超多眼化と動画化が並行して進んでいる。実際、「像」ではなく、それを発生させる「光線」そのものを情報として扱い、いわば＜完全な光線場＞を取得、再現しようとする先端的な視覚環境の構築が、新たに重要な課題となってきた。本研究では、こうした稠密かつ動的な光線情報が有する莫大なデータを、高速、高能率に圧縮する符号化を提案、その簡便な蓄積や伝送を実現した。これにより、当該の高度な視覚環境も柔軟に共有可能となり、本格的な実証段階への展開を拓いた。