2016 Fiscal Year Annual Research Report
スパース最適化およびＣｏｌｏｒｉｚａｔｉｏｎ符号化に基づく次世代画像圧縮法の開発
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14J06546
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
雨車 和憲 東京理科大学, 工学研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2014-04-25 – 2017-03-31
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| Keywords | colorization / colorization符号化 / スパース最適化 / 多重解像度画像 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
実用化可能なcolorization符号化に基づくカラー画像圧縮技術の完成を目指し、本年度においては以下の研究を行った。
はじめに高性能かつ高速な動画colorizationアルゴリズムの検討を行った。限られた色情報をどのように伝えるかという問題に対して、オプティカルフローとＬ０最小化アルゴリズムを組み合わせた手法について検討を行った。計算時間・圧縮精度の面で課題が認められたため、グラフ信号処理を用いた新たな手法についてさらに検討を行った。これについては、既存研究に対し大幅な精度向上が認められたため、今後発表を行う予定である。この手法は、静止画・動画を含めた多チャネルの同時符号化アルゴリズムへ拡張した場合により高い精度を示すことが分かっており、下記に述べる深度画像符号化手法をより高度に発展させられる。
次にcolorizationアルゴリズムに基づく深度画像復元アルゴリズムの研究を行った。通常のカラー画像はＲＧＢの３チャネルであるが、ここに深度情報を加えた４チャネルの画像符号化アルゴリズムについて、colorization符号化の理論を拡張した。この実現のために、わずかに既知である深度情報とこれに対応するＲＧＢ画像を用いて、高精細な深度画像を復元する手法について、colorizationアルゴリズムを応用した方法を新たに提案した。
さいごにcolorization符号化アルゴリズムに基づく深度画像符号化アルゴリズムの研究を行った。深度画像の利用される状況場面を鑑みると、復元精度をＬ１誤差で評価するべきである。そこで、Ｌ１最小化を用いたColorization符号化に基づく深度画像符号化手法について研究を進めた。
以上のように、当該年度においてはcolorization符号化に基づく画像・動画・深度の実用化可能な符号化アルゴリズムについて研究を行った。
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| Research Progress Status |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(10 results)
