| 研究課題/領域番号 |
63420031
|
|---|
| 研究機関 | 東京大学 |
|---|
研究代表者 |
原島 博 東京大学, 工学部, 助教授 (60011201)
|
|---|
| 研究分担者 |
相沢 清晴 東京大学, 工学部, 講師 (20192453)
田崎 良三 東京大学, 工学部, 助手 (30143390)
斎藤 隆弘 神奈川大学, 工学部, 助教授 (10150749)
|
|---|
| キーワード | 次世代画像通信 / 知的画像符号化 / 特徴抽出符号化 / 分析合成符号化 / 画像情報圧縮 |
|---|
| 研究概要 |
本研究は、次世代の知的画像通信へ向けて、「特徴抽出符号化」や「分析合成符号化」などの新しい符号化方式の基礎技術を確立することを目的としている。本年度は、以下の項目について検討を進めた。
1.構造モデルを用いた分析合成画像符号化方式の研究
人物像を対象として、画像情報の構造的なモデル化をおこない、その特徴パラメ-タを有効に抽出する手法について検討した。本年度は特に、符号化の立場から顔の形状パラメ-タの構造的な記述法について検討を加え、その符号器設計の指針を得た。また、自然な顔画像の合成を目的として、濃淡情報(テキスチャ情報)の更新法について検討した。
2.分析合成符号化と波形符号化のハイブリッド化に関する基礎検討
分析合成符号化はモデルを用いた分析をおこなうため、モデルを適用しにくい画像への汎用性に欠け、また、分析に必要な特徴点抽出技術や認識技術が充分に成熟しきっていない等の問題も残されている。ここでは、波形符号化と分析合成符号化のハイブリッド化の検討をおこなった。波形符号化を併用することにより、分析・合成の技術が不十分であっても、最悪でも波形符号化、モデルが適用できればそれ以上の品質と伝送レ-トを達成することができる。本年度は、そのための基礎検討として、ハイブリッド符号化の一例として、現在CCITTで検討が進めらている64kb/sの標準画像符号化方式(MCーDCT)に分析合成符号化方式を組み合わせることを試みた。
|
