ベクトル化ファジィ推論を用いた実時間画像拡大処理法の開発

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本研究で開発する画像拡大手法は,モノクロ静止画像に対するアルゴリズムが基本である.本年度は,H15年度に開発したモノクロ静止画像に対するアルゴリズムを発展させ,カラーの動画像に対応したアルゴリズム構築に注力した.具体的には,以下に示す手順で行った.1.ベクトル化された入力情報に対して効率的なファジィif-thenルールをルール数,メンバーシップ関数の形状,配置法の面から検討した.その後,ベクトル化ファジィ推論を用いた画像拡大アルゴリズムを構築した.画像拡大アルゴリズムを,デジタルビデオカメラから実時間でキャプチャリングした動画に対して適用し,そのアルゴリズムの実時間性,画質の評価を行った.その結果,QQVGA程度のサイズの画像であれば,実時間で高精度にカラー画像を拡大できることに成功した.2.ベクトル化ファジィ推論を用いた拡大アルゴリズムと比較して拡大精度を劣化させることなく,処理速度を飛躍的にあげることを目指して,線形外挿を利用した新しい画像拡大アルゴリズムを構築した.また,この新しい画像拡大法に関しても,処理速度,画品質等の性能を定量的に評価し,その実応用性を明らかにした.このアルゴリズムでは,拡大精度を劣化させることなく,ベクトル化ファジィ推論を用いた方法と比較して,約2倍程度処理が高速化された.3.上記の2つの画像拡大アルゴリズムについて,国際会議プロシーディング,国際ジャーナルに研究論文として発表,公表した.