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ヒトの視覚的注意を考慮した色量子化アルゴリズムの開発

考虑人类视觉注意力的颜色量化算法的开发

基本信息

批准号：
18J13196
负责人：
植田祥明
金额：
$ 1.22万
依托单位：
Yamaguchi University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-25 至 2020-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18J13196/
关键词：
画像処理限定色画像視覚的注意

项目摘要

本研究では，代表色の選定（色量子化）処理にヒトの視覚的注意を取り入れることで，視覚的に劣化の少ない限定色画像生成アルゴリズムの開発を行うことが目的である．本年度は顕著性マップに関する調査および静止画における色量子化処理の改善を行った．これまでに様々な顕著性マップが提案されているが，色，輝度，方向成分の特徴マップの統合に基づくIttiらの顕著性マップを採用した．次に，単純な誤差を考慮するのではなく，目立ちやすい画素（色）を優先的に代表色に選定できるように，画素の多重カウントを行うアルゴリズムへ改良した．ヒトの視覚的注意を重みとして画素（色）の多重カウントを行うことで代表色を選定するアルゴリズムを開発した．開発したアルゴリズムでは，代表色の色数が少なくなっても原画像の印象を損なうことなく画像を表現することができた．数値的な誤差では先行研究のアルゴリズムに劣るものの，視覚的な劣化は小さく，開発したアルゴリズムの有効性が確認できた．このことから，限定色画像を生成する際，視覚的な劣化を抑制するために視覚的注意の向きやすさを考慮することは有効であるという知見を得た．また，代表色の色数を減らした際，開発したアルゴリズムでは大きな量子化誤差が生じにくいという結果が確認できた．現在は定量的な評価を行う仕組みを取り入れていないため，今後はヒトが感じる視覚的な劣化を考慮した新たな画質評価指標の開発に取り組みたい．また，開発したアルゴリズムは計算コストが低いため，動画像処理への拡張を行いたいと考えている．

In this study, the representative color selection (color quantization) process, the attention of the visual field, the degradation of the visual field, the limited color image generation, the development of the visual field, and the development of the visual field are discussed. This year, we will conduct research and improvement of color quantization process for static painting. The color, brightness, orientation and characteristics of the composition are adopted. Second, the pure error is considered, and the pixel (color) is selected first, and the pixel multiple color is selected first. The attention of the camera is focused on the pixel (color) and the multi-color screen is selected. The number of colors in the original image is reduced. The error of the number of values is the first to study the deterioration of the system, and the deterioration of the system is small, and the effectiveness of the system is confirmed. When the color image is generated, the visual deterioration is suppressed, and the visual attention is considered. When the number of representative colors decreases, the quantization error is generated and the result is confirmed. Now, quantitative evaluation is included in the development of new image quality evaluation indicators. The animation image is processed in the middle of the line.