異なる目的関数の同時最適化に基づく任意解像度画像生成アルゴリズムの確立

2016 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 16K12498
• Research Institution: Kyushu Institute of Information Sciences
• Principal Investigator: 麻生 隆史 九州情報大学, 経営情報学部, 教授 (20259683)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 車 炳王己 九州情報大学, 経営情報学部, 教授 (10310004) ; 久保田 良輔 宇部工業高等専門学校, 制御情報工学科, 教授 (50432745) ; 田向 権 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 准教授 (90432955)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: ソフトコンピューティング / ファジィ理論 / 画像拡大

Outline of Annual Research Achievements

色量子化や色変換の専門家である車教授と，各種最適化手法の基礎研究と応用で実績がある久保田教授の協力を得て基礎アルゴリズムの構築を双方から進めた．
離散的な色空間での画像拡大については，画像の先鋭性を左右するエッジ成分の推定で実績がある事前定義コードブックによる画像拡大を出発点とし，限定色画像のパレットを用いた画像拡大に関する基礎検討を行う．具体的には，色情報のクラスタリングによって生成されたパレットと，事前コードブックを生成する際に用いる基本パターンとの関連性を，拡大画像におけるエッジの先鋭性を評価指標として定式化し，限定色画像に対する拡大アルゴリズムの性能を定量的に測るための評価（コスト）関数を検討する．
事前定義コードブックの生成は34種類の基本画素パターンのそれぞれに各種操作（反転・回転・濃淡）を加えることで様々なエッジパターンに対する高周波・低周波の関係を事前コードブックとして得ることが可能であり，濃淡のパターン生成の際に，クラスタリングされた色情報を用いる．このコードブックを利用することで，ぼやけた画像拡大（低周波成分）に対応する高周波成分を推定・重畳することにより，エッジの尖鋭な出力画像を得ることが可能であることを確認した．
なお画像空間における視認性を考慮した色量子化については研究で用いる色情報のクラスタリング手法を開発する．具体的には，視認性を考慮した限定色画像の色表現性能を定量的に測るための評価（コスト）基準を明らかにする．色量子化においては，単純に量子化誤差のみに基づいてクラスタリングを行うと，画像中に疑似輪郭が生じてしまうため，色表現性能による画質の評価のみでは不十分である．疑似輪郭の生成を抑制し，視認性を向上させるためには，誤差拡散法などのディザリング手法を併用する必要があるため，ディザリングを適用することを前提とした評価基準の設計を検討した．

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

アルゴリズム構築グループによって得られた評価基準をもとに，同時最適化アルゴリズムの開発の取り組みの目途が立ったので，次年度へ向けたハードウェア化による高速化に必要なワークステーション及びFPGAボードを準備し，ハードウェア化への対応実験が可能となった．しかし，ハードウェア化における様々な制約を考慮し，同時最適化アルゴリズムを検討中である．ある程度のアルゴリズムの最適化手法は構築したが，まだハードウェア化に向けての問題点についてはこれからの課題として残っている．
さらに，事前定義コードブックの生成については，クラスタリングされた色情報を持つものが出来た．
画像空間における視認性を考慮した色量子化については，色情報のクラスタリング手法を開発し，その評価基準を検証した．ただし，疑似輪郭が生じないアルゴリズムに関しては，さらなる検討が必要である．また，視認向上のための誤差拡散法等のディザリング手法についても検証している．

Strategy for Future Research Activity

アルゴリズム構築グループは，前年度に得られた評価基準をもとにして，同時最適化アルゴリズムの開発に取り組み，パレットとコードブックの同時獲得を実現する．基礎アルゴリズムが固まり始める．アルゴリズムの高速化とデジタルハードウェア化の専門家である田向准教授と共に携帯端末向けの実装をブロック単位で行い，画質に加えて省電力性と実時間演算性に関する検討を行っていく．アルゴリズムの一般性とシステムの実応用性という観点から総合的な評価を行う．
その際に必要なハードウェア環境を整備・使用して実験・実証を行い，本研究の目的である，画質を保ちつつ画像の解像度を実時間で自由に変更可能な「限定色画像向けの新しい画像拡大アルゴリズム」を開発する．具体的には，「色空間における最適な色量子化」と「量子化された色情報を用いた画像空間における最適な画像拡大」という互いに探索空間の異なる二つの最適化問題を同時最適化問題として統合し，その求解アルゴリズムを開発する．
最終的には，開発したアルゴリズムの高速化とハードウェア化を行い，小型端末上での処理の実時間化を目指す．