| 研究課題/領域番号 |
23560451
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| 研究機関 | 名古屋工業大学 |
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研究代表者 |
櫻井 優 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (70432284)
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| 研究分担者 |
後藤 富朗 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (20324478)
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| キーワード | 超解像 / TV正則化 / 圧縮ひずみ除去 |
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| 研究概要 |
本研究の目的である４KHDTV用の超解像への需要は、各メーカの4KHDTVの発売とともに高まっており、テレビのみではなくPC、および医療カメラや監視カメラなどからの需要も強くなっている。
平成25年度の研究においては、Total Variation 信号処理を用いた超解像システムの性能改良を重ねた。具体的には、Shockフィルタ部分の性能改良に注力した。また、今まで計算時間が大きく課題となっていた、学習法による方式を改良して、パルス非線形エンハンスメントフィルタ（PEF）方式を採用した。PEF方式の実験を重ねることによって、ほぼ学習法と同じ効果を得ることができた。これによって、性能を保ちつつ、大きな計算時間の短縮を実現することができた。また、個別に行ってきた超解像には必須のMPEG2圧縮ひずみ除去機能を、本体の超解像圧縮システムに合体して動作させることに成功した。
これらのシステムを、ハイビジョン動画像に適用し、２倍拡大し、超解像４KHDTV画像を作製し、十分な高精細画像を得られることを、４KHDTVモニターによって確認した。
並行して本システムを、GPU用にプログラミングを最適化することによって、全体の計算時間を、テレビの１フレームの時間である、16.7msec 以内にて実現できることを確認した。このことによって、本システムが、GPUを搭載することによって、実際のテレビやPCなどの機器に搭載できることを実証することができた。
これらの成果を国内学会発表7件、国際会議発表3件にて発表した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
性能向上と計算時間の短縮に成功した。また、当初は並列プロセッサCELLへの実装を予定していたが、世の中の流れにしたがって、GPUへの実装へと方針変更をした。（同じ並列プロセッサなのでプログラミングとしては同類の研究となる。）
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| 今後の研究の推進方策 |
１．現在、動画像において、Shockフィルタによる、微妙なフリッカが存在しており、この性能改善に全力を尽くす。
２．すべての画像に一様に超解像を施すと、必ずしも好ましい画像が得られないことが分かった。（例えば人物の顔など）このため、画像内容を認識して、選択的に超解像を施す必要性があることが分かった。この対策に注力する。
３．動画像のGPU実装は理論的には可能であることが示されたが、実装上はまだ完成していない。この実装に注力する。
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| 次年度の研究費の使用計画 |
購入予定の4KHDTVモニタとGPUシステムの発売が遅れたため次年度購入となった。
すべて予定どおりに購入する予定。
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