スパース最適化およびColorization符号化に基づく次世代画像圧縮法の開発

基于稀疏优化和彩色化编码的下一代图像压缩方法的发展

基本信息

  • 批准号:
    14J06546
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.47万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 财政年份:
    2014
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2014-04-25 至 2017-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

実用化可能なcolorization符号化に基づくカラー画像圧縮技術の完成を目指し、本年度においては以下の研究を行った。はじめに高性能かつ高速な動画colorizationアルゴリズムの検討を行った。限られた色情報をどのように伝えるかという問題に対して、オプティカルフローとL0最小化アルゴリズムを組み合わせた手法について検討を行った。計算時間・圧縮精度の面で課題が認められたため、グラフ信号処理を用いた新たな手法についてさらに検討を行った。これについては、既存研究に対し大幅な精度向上が認められたため、今後発表を行う予定である。この手法は、静止画・動画を含めた多チャネルの同時符号化アルゴリズムへ拡張した場合により高い精度を示すことが分かっており、下記に述べる深度画像符号化手法をより高度に発展させられる。次にcolorizationアルゴリズムに基づく深度画像復元アルゴリズムの研究を行った。通常のカラー画像はRGBの3チャネルであるが、ここに深度情報を加えた4チャネルの画像符号化アルゴリズムについて、colorization符号化の理論を拡張した。この実現のために、わずかに既知である深度情報とこれに対応するRGB画像を用いて、高精細な深度画像を復元する手法について、colorizationアルゴリズムを応用した方法を新たに提案した。さいごにcolorization符号化アルゴリズムに基づく深度画像符号化アルゴリズムの研究を行った。深度画像の利用される状況場面を鑑みると、復元精度をL1誤差で評価するべきである。そこで、L1最小化を用いたColorization符号化に基づく深度画像符号化手法について研究を進めた。以上のように、当該年度においてはcolorization符号化に基づく画像・動画・深度の実用化可能な符号化アルゴリズムについて研究を行った。
This year, the following research was conducted on the completion of the technology of image compression based on the possibility of colorization. High performance, high speed animation, colorization, and search. Limit the color information to Calculation time, compression accuracy and surface problems are identified and discussed in signal processing. The existing research is highly accurate, and the future research is predetermined. This technique includes: still painting, animation, simultaneous symbolization, high precision, depth symbolization, high development, etc. The research of color conversion and depth image conversion is carried out. Usually, the color of RGB images is represented by the color of RGB images. The color of RGB images is represented by the color of RGB images. This is the first time that we've seen the depth information, the color information, the color information, the RGB image, the color information, the color information, the color information, In this paper, the research of color symbolization and color symbolization is carried out. Depth image utilization condition scene discrimination, complex accuracy, L1 error evaluationそこで、L1最小化を用いたColorization符号化に基づく深度画像符号化手法について研究を进めた。In the above, when the year is over, the symbolization of the basic image, animation, and depth of the symbolization is possible, the research is carried out.

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Improved Colorization Algorithm Using Lp Norm Minimization
使用 Lp 范数最小化改进的着色算法
  • DOI:
    10.2299/jsp.19.155
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kazunori Uruma;Tomohiro Takahashi;Katsumi Konishi;Toshihiro Furukawa
  • 通讯作者:
    Toshihiro Furukawa
Sparse optimization approach to show-through cancellation
消除透显的稀疏优化方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kazunori Uruma;Ryota Takahashi;Ryu Nagayasu;Tomohiro Takahashi;Toshihiro Furukawa
  • 通讯作者:
    Toshihiro Furukawa
Iterative partial matrix shrinkage algorithm for matrix rank minimization
  • DOI:
    10.1016/j.sigpro.2014.01.014
  • 发表时间:
    2014-07-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Konishi, Katsumi;Uruma, Kazunori;Furukawa, Toshihiro
  • 通讯作者:
    Furukawa, Toshihiro
Colorization-Based Image Coding using Signal Processing on Graphs
使用图形信号处理进行基于彩色的图像编码
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Ken Saito;Kazunori Uruma;Tomohiro Takahashi;Toshihiro Furukawa
  • 通讯作者:
    Toshihiro Furukawa
Color image coding based on the colorization algorithm using multiple resolution images
基于多分辨率图像着色算法的彩色图像编码
  • DOI:
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kazunori Uruma;Katsumi Konishi;Tomohiro Takahashi;Toshihiro Furukawa
  • 通讯作者:
    Toshihiro Furukawa
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    久保田 悟;雨車 和憲;田中 勇帆;古川 利博;八嶋 弘幸
  • 通讯作者:
    八嶋 弘幸
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    Daichi Mukunoki
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  • 批准号:
    23K16905
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.47万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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