|
これまで，擬似表現符号化として，画像中のテクスチャ領域からパッチを抽出して符号化し，復号側でテクスチャ合成する圧縮手法を検討し，パッチ領域の抽出および合成画像の自然さ維持のために顕著性マップおよびポアソン合成技術を導入することで大局的な信号の変化に対応できるようにした．今年度はこれを発展させ，テクスチャ表現，パッチの自動選択，動画テクスチャへの拡張について検討した．
まず，周波数成分分離型テクスチャ合成を画像符号化に応用する際の量子化パラメータについて検討を行った．トータルバリエーションフィルタにより骨格成分とテクスチャ成分に分離を行った後，骨格成分は直接，テクスチャ成分は一部のパッチを，それぞれHEVCを用いて符号化する．その際に骨格成分符号化とパッチ符号化に異なる量子化パラメータを適用し，発生符号量と復号画質の関係から，量子化パラメータの最適な組み合わせ条件を明らかにした．結果として，HEVCに比べて70%以下の符号量で同画質の画像を復元できた．次に，復号画像の画質を決定する重要な要因となるパッチ領域決定手法を検討した．本検討では，比較的簡易なHaralick特徴量の組み合わせで，合成画像と原画像の視覚的類似性を自動推定できることを示した．切り出し位置および切り出しサイズの異なる複数の候補パッチで合成した画像の視覚的類似性を本手法によって推定し，類似度の最も高いパッチを選択することで，原画類似性の高い合成画像が得られる．最後に，動画像のテクスチャ合成については，提案手法を時空間方向へのテクスチャ合成に拡張することで実現できることを示した．
以上の検討により，視覚的類似度という新しい評価基準の下でHEVCを上回る圧縮符号化効率の実現が可能となり，CGMに代表される大規模画像の効率的なネットワーク配信システム設計への一つの方向性を明らかにできた．
|
