Video compression LSI technologies for ultra-high definition video

用于超高清视频的视频压缩LSI技术

• 批准号: 23300018
• 负责人: IKENAGA Takeshi
• 金额: $ 12.56万
• 依托单位: Waseda University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2011
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2011-04-01 至 2014-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-23300018/
• 关键词: 動画像符号化; 信号処理; 集積回路; 回路とシステム; 電子デバイス・集積回路; マルチメディア情報処理; 情報システム; 国際情報交換; 符号化; マルチメディア; ヒューマンインタフェース; ウエアラブル機器

This research focused on low-complexity video compression algorithms and hardware architectures for ultra-high-resolution video which is a key for creating the next generation high-reality video communication and broadcasting services. Through three years activities, we proposed many low-complexity algorithms and LSI architectures for basic functions of video compression (e.g. a motion estimation, an adaptive interpolation filter and a translation/quantization). Furthermore, we proposed low-complexity intra prediction and SAO (Sample Adaptive Offset) algorithms which are new functions in HEVC (High Efficiency Video Coding) standardized on Jan. 2013. We also promoted collaboration with video system, communication and broadcasting industries. Now, new video broadcasting services based on 4K and super HDTV are going to appear.

本研究的重点是超高分辨率视频的低复杂度视频压缩算法和硬件架构，这是创建下一代高真实度视频通信和广播服务的关键。经过三年的努力，我们提出了许多低复杂度的视频压缩算法和大规模集成电路结构，用于实现视频压缩的基本功能（如运动估计、自适应插值滤波器和平移/量化）。此外，我们提出了低复杂度帧内预测和SAO（采样自适应偏移）算法，它们是2013年1月标准化的HEVC（高效视频编码）中的新功能。我们亦促进与视像系统、通讯及广播业的合作。现在，基于4K和超级HDTV的新视频广播服务即将出现。

项目成果

Fast mode and depth decision HEVC intra prediction based on edge detection and partitioning reconfiguration

• DOI: 10.1109/ispacs.2013.6704518
• 发表时间: 2013-11
• 期刊: 2013 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems
• 作者: Gaoxing Chen;Lei Sun;Zhenyu Liu;T. Ikenaga

マンマシンインクフェースを対象としたKLT Trackerの特徴点集合による両手領域追跡

利用KLT Tracker特征点集进行人机墨面的双手区域跟踪

• 发表时间: 2011
• 期刊: 画像電子学会誌
• 作者: 荒木良介;池永剛
• 通讯作者: 池永剛

Hand Gesture Interface Based on Improved Adaptive Hand Area Detection and Contour Signature

基于改进的自适应手部区域检测和轮廓签名的手势界面

• 发表时间: 2012
• 作者: Lei Gu;Xiaoyang Yuan;Takeshi Ikenaga
• 通讯作者: Takeshi Ikenaga

手領域における重みづけを用いたMeanshiftによる指先追跡

使用 Meanshift 进行指尖跟踪，并在手部区域中使用加权

• 发表时间: 2012
• 作者: 北尾 雄一朗;荒木 良介;池永 剛
• 通讯作者: 池永 剛

Keypoint of Interest Based on Spatio-temporal Feature Considering Mutual Dependency and Camera Motion

考虑相互依赖和相机运动的基于时空特征的兴趣点关键点

• 作者: Takahiro Suzuki;Takeshi Ikenaga
• 通讯作者: Takeshi Ikenaga