Research のバックアップ(No.2)
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- 1 (2011-03-29 (火) 13:10:26)
- 2 (2011-03-29 (火) 16:07:36)
- 3 (2019-08-19 (月) 14:47:32)
研究紹介 †
当研究室は画像符号化、映像監視、医療支援等を目的とした種々のディジタル信号処理アプリケーションのためのアルゴリズム開発を行っています。
サブバンド Matching Pursuits 符号化と動的学習辞書設計法 †
動き補償（MC）と Matching Pursuits（MP）のハイブリッド動画像符号化方式は、低ビットレートで優れた符号化特性が得られます。この方式において、予測誤差画像に対して帯域分割を行い、各サブバンドに対して最適なMP辞書を用いる手法を開発し、符号化特性の向上と処理速度の高速化を実現しました。 また、学習的手法により各フレームの特性に合わせて動的にMP辞書を更新する動的学習辞書設計法を提案し、符号化特性のさらなる向上を実現しました。
レベルセット法を用いた動オブジェクト抽出 †
位相変化（領域数変化）が可能な動的輪郭モデルであるレベルセット法が注目されています。このレベルセット法において、画像中のノイズ分布に基づく動オブジェクトの概形を現すオブジェクトマップを作成し、それを用いた補助関数の新しい成長速度関数を定義することにより、レベルセット法を用いた動オブジェクト抽出の安定性と精度の向上を実現しました。
動画像のフレームレート変換 †
低帯域における動画像通信は低フレームレートで行われます。これを受信側の処理のみで、受信したフレームから中間フレームを補間生成し、フレームレートを向上させる技術です。これにより、携帯電話などで利用される低フレームレートの動画像においても、滑らかな動きで表示することが可能となりました。標準テレビ画像さらにはハイビジョン画像への適用についても検討しています。
イメージベースドレンダリングによる自由視点画像生成 †
複数のカメラ画像から、被写体の三次元形状情報を介さずに、任意視点からの画像を生成するライトフィールドレンダリングと呼ばれる技術があります。一般的にカメラ台数などの制限のため、生成される仮想視点画像にはボケなどの歪みが生じてしまいます。これをライトフィールド（光線空間上）の構造的な特徴を利用し、歪みを低減した良好な仮想視点画像の生成を試みています。 動画像の三次元処理は、特に注目され、これから研究・開発が進んでいく分野として期待されています。
これまでとこれから †
これまで主に以下のようなテーマに取り組んできました。
- 動画像処理
- Matching Pursuits 符号化の高能率化・高速化
- 動きベクトル検出の高速化
- 動画像のフレームレート変換技術
- 動画像におけるエラーコンシールメント技術
- 映像からの動領域抽出
- 動的輪郭モデルを用いた動領域抽出
- アフィン動きモデルを用いた動領域抽出
- 領域統合法による動領域抽出
- ３次元画像処理
- イメージベースドレンダリングによる自由視点画像生成
- 多視点画像からの三次元モデル生成
引き続きこれらの技術向上を試みると共に、新たな技術にも積極的に取り組んでいきます。