| 研究課題/領域番号 |
25330204
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| 研究機関 | 千葉工業大学 |
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研究代表者 |
八島 由幸 千葉工業大学, 情報科学部, 教授 (60550689)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | 画像符号化 / 画像圧縮 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は，従来の原画忠実性に基づく画像圧縮方式に対して，「送り側の映像を正確に再現する必要はなくその意図が伝わればよい」という新しい発想に基づき，画像合成技術等を符号化に適用する新しいアルゴリズムを検討するものであり，H.264/AVC，H.265/HEVC，JPEGなど従来手法の5～10倍の超高圧縮映像符号化を達成することが目的である．昨年度の検討で，顕著性に基づいたテクスチャ合成とポアソン合成を用いた新しいコンセプトの圧縮フレームワークを提案したが，H26年度は細部の検討を進め，提案方式を実現する上でのいくつかの課題を解決に導いた．主な実績は，①デコーダでのポアソン合成の高速化およびその性能評価，②復号画像の詳細な主観評価実験の実施，③エンコーダにおけるパッチ領域自動選定手法の確立，④原画像からのテクスチャ成分分離手法の検討，⑤学会を通じた提案手法のプロモーション，の５点である．
具体的には，まず，①については，H25年度に既に方式提案を行っていたが，高速化のための画像縮小率やポアソン合成における繰り返し回数と合成後の画質との関係を明らかにし学会発表を行った．②においては符号化画像の主観評価実験により，原画忠実性に基づくSNやSSIMでは従来方式よりも劣るものの実際に目で見たときの主観画質は大きく向上することを明らかにした．③においては領域分割後の各領域がテクスチャ領域なのか非テクスチャ領域なのかをHaralick特徴量に基づいて学習し，サポートベクトルマシンによって決定を行う手法を提案した．④においては，テクスチャ合成の際に，Total valiationフィルタ/Waveletフィルタ/Bilateralフィルタにより原画像から分離したテクスチャ成分を用いる手法を提案し，合成画質と処理時間のバランスからBilateralフィルタが優れていることを確認した．
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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
研究計画においては，(1)擬似表現符号化の基本的性能把握，(2)テクスチャ検索とポアソン画像合成による画像再構成手法の検討，(3)動的テクスチャに対する擬似表現符号化適用の検討，(4)擬似表現符号化ソフトウェアプログラム作成と性能評価，の4つのステップで進めている．このうち(1)は昨年度実施し，H26年度の当初予定としては(2)(3)についての検討結果を明らかにするとしていた．
H26年度の実際の検討では，(2)の画像再構成手法の検討を行うとともに，H27年度実施予定としていた(4)のソフトウェアプログラム作成の一部を先行して行った．その理由としては，H25年度およびH26年度の取り組みで静止画像に関しての一連のアルゴリズムを詳細に検討することができ，全体の系を通しての静止画像用ソフトウェアシミュレーションによる性能把握を先行して行った方が，動画像に適用する場合のパラメータ絞り込みが容易になると考えたためである．そのため，(3)の動画像向け擬似表現符号化は最終年度であるH27年度に回すこととした．これまでの達成度としては，(1)の基本性能把握は100%完了し，(2)の静止画用アルゴリズム検討はテクスチャ分離手段の詳細検討を除いて80%が完了している．また，(4)に関しては静止画像向け（40%）と動画像向け（60%）からなるが，静止画像向けソフトウエアがほぼ完成している．検討手順を若干変更しているものの全体としては，ほぼ予定通りの進捗状況であるといえる．
一方，これまでの検討で得られた新しい技術的知見を学会に発表し広く公表し，同類のテーマに取り組む大学研究室や産業界からの意見・コメントを分析することで，本課題の検討に資することができた．さらに，本研究課題の位置づけや重要性に関して学会誌への投稿，および研究会での講演を通して広く認知させる活動を行った．
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| 今後の研究の推進方策 |
H27年度は最終年度となるため，課題に挙げた項目のうち残っている(3)の動画像対応擬似表現圧縮符号化の検討，(4)の動画像対応のソフトウェアプログラム作成，得られた成果の国際会議への投稿や論文誌への投稿／Webでの公表，を中心に研究を推進する．動画像への適用を検討するため，動きテクスチャ合成技術や動画像に対するポアソン合成等の要素技術の検証を行う必要がある．これらの要素技術のいくつかは既に提案されているものも多く存在するので，本課題である高圧縮画像符号化にそれらをどう応用するか，どう最適化するかが重要となる．
一方，実験用画像に関して，これまでは多くのアルゴリズムやパラメータを比較検討する必要があったためにCIFやVGAといった比較的解像度の低い画像を対象として実験を行ってきた．しかしながら世の中の動向を鑑みてハイビジョン（2K）あるいは4Kクラスの超高精細解像度まで拡張しての検討の重要性が高まっているため，本検討においてもできうる限り高い解像の静止画像／動画像を実験データに加えていく予定である．そのために，H27年度には高性能ワークステーションを並列に動作させる環境を構築してより効率的な実験データ収集を行う．
また，成果の対外発表に関しては，H26年度に得られた成果の一部がまだ論文化されていないものがあるので，現在，学会研究会等への投稿準備を進めている．さらに，H27年度に得られる研究成果を合体させて，画像関係のフラッグシップ国際会議への投稿や，インパクトファクタの高い論文誌への投稿を目指す予定である．
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