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網膜情報処理による画像の可逆階調圧縮手法の創成

網膜情報処理による画像の可逆階調圧縮手法の創成
使用视网膜信息处理创建图像的可逆灰度压缩方法
批准号:
21K12052
负责人:
青森 久
金额:
$2.16万
依托单位:
依托单位国家:
日本
项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份:
2021
资助国家:
日本
项目状态:
已结题
起止时间:
2021-04-01 至 2024-03-31

项目摘要

项目成果

相关文献

中文摘要
翻译
研究計画に基づき次の2項目について研究を進展させた.これらの成果と本研究課題に関連した周辺技術については,査読付き学術論文や査読付き国際会議において公表または公表が決定されている.1.SD-CNNによる画像の可逆パルス伝送方式の開発昨年度の研究において,SD-CNNによる画像の可逆パルス伝送方式を実現した.今年度は,まずパルス伝送方式の汎用性を高めるためにテキストデータの可逆伝送方式を開発した.テキストデータについては,データ複製が必要となり,伝送効率の観点から課題が残るが,画像以外のデータのパルス伝送方式の道を拓いた.次に,伝送効率の改善を目的に,2層SD-CNNによる可逆パルス伝送方式を開発した.この方式は,様々な解像度を持つ約4700枚の画像を58回程度のイタレーションで可逆パルス伝送することに成功しており,昨年度の方式から80%程度の伝送効率の改善を達成している.また,2層SD-CNNの各層へのフィードバックゲインを調整することで,パルス伝送の初期性能が変化することを明らかにし,階調圧縮の更なる性能改善への道を拓いた.2.ビット深度拡張のための深層学習モデルの開発今年度は,(1)ビット深度拡張のための新たなネットワークモデルの開発および(2)Transformerを導入した新たなEnd-to-Endな深層学習モデルの導入について検討を行った.(1)では,従来手法であるBitNetに新たなアテンション構造を導入したモデルを提案し,実験によりその有効性について明らかにした.(2)では,Swin Transformerを導入したネットワークモデルをデモザイキングに適用することにより,アテンション機構の画像予測における有効性について検討し,従来手法と比較して優れた性能を持つことを確認した.
英文摘要
研究計画に基づき次の2項目について研究を進展させた.これらの成果と本研究課題に関連した周辺技術については,査読付き学術論文や査読付き国際会議において公表または公表が決定されている.1.SD-CNNによる画像の可逆パルス伝送方式の開発昨年度の研究において,SD-CNNによる画像の可逆パルス伝送方式を実現した.今年度は,まずパルス伝送方式の汎用性を高めるためにテキストデータの可逆伝送方式を開発した.テキストデータについては,データ複製が必要となり,伝送効率の観点から課題が残るが,画像以外のデータのパルス伝送方式の道を拓いた.次に,伝送効率の改善を目的に,2層SD-CNNによる可逆パルス伝送方式を開発した.この方式は,様々な解像度を持つ約4700枚の画像を58回程度のイタレーションで可逆パルス伝送することに成功しており,昨年度の方式から80%程度の伝送効率の改善を達成している.また,2層SD-CNNの各層へのフィードバックゲインを調整することで,パルス伝送の初期性能が変化することを明らかにし,階調圧縮の更なる性能改善への道を拓いた.2.ビット深度拡張のための深層学習モデルの開発今年度は,(1)ビット深度拡張のための新たなネットワークモデルの開発および(2)Transformerを導入した新たなEnd-to-Endな深層学習モデルの導入について検討を行った.(1)では,従来手法であるBitNetに新たなアテンション構造を導入したモデルを提案し,実験によりその有効性について明らかにした.(2)では,Swin Transformerを導入したネットワークモデルをデモザイキングに適用することにより,アテンション機構の画像予測における有効性について検討し,従来手法と比較して優れた性能を持つことを確認した.
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会议论文
Predictive Filter Flow Network for Universal Demosaicking
用于通用去马赛克的预测过滤流网络
DOI: 10.2299/jsp.25.257
发表时间: 2021
期刊: Journal of Signal Processing
影响因子: --
作者: [Arai Daiki, Iriyama Taishi, Sato Masatoshi, Aomori Hisashi, Otake Tsuyoshi]
通讯作者: Otake Tsuyoshi
DOI: 10.1587/nolta.12.453
发表时间: 2021
期刊: Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE
影响因子: --
作者: [Taishi Iriyama;Masatoshi Sato;H. Aomori;T. Otake]
通讯作者: Taishi Iriyama;Masatoshi Sato;H. Aomori;T. Otake
Bit-Depth limited Demosaicking using Predictive Filter Flow
使用预测过滤流进行位深度有限的去马赛克
DOI: --
发表时间: 2023
期刊:
影响因子: --
作者: [Daiki Arai, Taishi Iriyama, Masatoshi Sato, Hisashi Aomori, and Tsuyoshi Otake]
通讯作者: and Tsuyoshi Otake
Filter-Flow-Based Bit-Depth Expansion
基于过滤器流的位深度扩展
DOI: 10.2299/jsp.26.115
发表时间: 2022
期刊: Journal of Signal Processing
影响因子: --
作者: [Arai Daiki, Iriyama Taishi, Sato Masatoshi, Aomori Hisashi, Otake Tsuyoshi]
通讯作者: Otake Tsuyoshi
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