フラクタルを用いた画像の階層的符号化

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本研究の目的は、画像をフラクタルを用いて階層的に符号化する事である。従来、画像の符号化手法において画像号の非線形性を考慮して画像を生成するIFS(Iterrated Function System)と呼ばれる手法が知られている。これは、数の縮小変換を確率的に適用してアトラクタと呼ばれ画像に収束させるものである。昨年度までの研究により、画像のある領域では「波形」ではなく「テクスチャ」を保存すればよい事がわかっている。そこで本年度は、画像を「波形を保存する必要のある領域」と「波形を保存する必要の無い領域」に階層的に領域分して符号化する手法について検討してきた。「波形を保存する必要のない領域」については、テクスチャを表わす数個パラメータで符号化でき、「波形を保存する必要のある領域」については、従来の波形符号化の手法の中から適当な手を用いて符号化することが出来る。この手法は、従来の波形符号化のみの手法に比べ、高能率に符号化できることを認し、結果をテレビジョン学会誌に発表した。この手法をさらに発展させて、「波形を保存する必要がある」領域について、領域中の対象物体の輪郭を考慮して符号化する手法の確立のため、この領域をIFSを用いて再構成する手法について検討した。一般に画像を構成するIFSは像の領域により異なるものである。従って画像からIFSを抽出するには、画像をIFSにより構成することのできる領に領域分割し、それぞれの領域について、IFSを抽出して画像を再構成する手法についても検討を行った。画像を領に分割して処理することにより、従来のRIAと呼ばれている手法に比べ高速に処理することができることを確認した。また、遺伝的アルゴリズムを用いてIFSコードを更に高速に抽出する手法について検討し、情報処理学会に発表した。以上の結果、画像を階層的に領域分割することにより、IFSも階層的に求めることができるようになり、解像度によフラクタル次元が異なっているマルチフラクタル画像にも適応することができることが確認された。本研究の第2の目的は、画像の符号化をリアルタイム且つ高速に行うことのできる環境を研究する事である。そこで高速処理を行うためのLAN環境を利用した並列分散処理方式の検討及びリアルタイム処理のためのリアルタイムオペレーティングシステムの検討を行った。検討の結果を学会に報告した。