著者

作田 泰隆 後藤 富朗 平野 智 桜井 優

出版者

一般社団法人映像情報メディア学会

雑誌

映像情報メディア学会技術報告 (ISSN:13426893)

巻号頁・発行日

vol.36, no.7, pp.1-4, 2012-02-09

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従来の超解像技術の中でもTotal Variation (TV)正則化手法は,エッジを保持しつつ劣化を防ぐ,最も効果的な手法である.しかし,計算コストが大きいことが問題とされている.本論文ではTV正則化を用いた高速な手法を提案し,CELLに実装することで実用可能性を検証する.

著者

後藤 富朗 大野 永貴 平野 智 桜井 優

出版者

一般社団法人 映像情報メディア学会

雑誌

映像情報メディア学会誌 (ISSN:13426907)

巻号頁・発行日

vol.64, no.11, pp.1647-1654, 2010-11-01 (Released:2011-02-01)

参考文献数

20

被引用文献数

1

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In accordance with the recent improvement in the quality of image displays, digital image compression artifacts are more visible than ever. Moreover, a lot of studies have been done to remove the artifacts such as blocky noise and mosquito noise. Among them, the total variation (TV) regularization approach proposed by Alter is considered to be one of the most successful. In this approach, the TV is regularized under constrained conditions, making it possible to efficiently remove the artifacts included by quantizing DCT coefficients.In this paper, unlike Alter's approach, an image is decomposed into a structure component and a texture component using the ROF TV regularization, and blocky noise and mosquito noise are moved in the texture component. Then, by filtering it using the deblocking edge filter, blocky noise can be removed. Furthermore, by controlling the selective filters using edge information obtained from the structure component, mosquito noise can be removed. Also, the reconstructed image is obtained to compose a filtered texture component and a structure component. An advantage the proposed method has over Alter's approach is it removes the artifacts without removing small texture signals. The experimental results show that the proposed method produces fine images subjectively and objectively. Also, the proposed method can be applied for not only JPEG-compressed images but also DCT-based compressed images such as MPEG and H.264.

著者

渡辺 将史 長島 史弥 作田 泰隆 後藤 富朗 平野 智 桜井 優

出版者

一般社団法人映像情報メディア学会

雑誌

映像情報メディア学会技術報告 (ISSN:13426893)

巻号頁・発行日

vol.37, no.15, pp.1-4, 2013-03-07

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従来の超解像技術の中でもTotal Variation (TV)正則化手法は,エッジを保持しつつ劣化を防ぐ,最も効果的な手法である.しかし,計算コストが大きいことが問題とされている.本論文ではショックフィルタを組み合わせることによって同等以上の画質を維持しつつ,処理時間の削減を試みる.

著者

作田 泰隆 川本 祐大 渡辺 将史 後藤 富朗 平野 智 桜井 優

出版者

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

雑誌

電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.J96-D, no.3, pp.686-694, 2013-03-01

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本論文では,Total Variation(TV)正則化を用いた高画質・高速な超解像拡大手法を提案する.TV正則化を応用した超解像手法はリンギングを発生させず,エッジの鮮鋭化を効果的に実現する手法であり,事例学習法を組み合わせることで細かい模様(テクスチャ)の再構成も実現する有望な手法である.しかし,TV正則化を応用した拡大手法は反復非線形演算により計算時間が増大し,画質を維持した大幅な高速化が困難とされており,動画像などへの応用が難しいという問題がある.そこで本論文では,TV正則化を応用した拡大手法に効果的なエッジ鮮鋭化フィルタであるShock Filterを用いた新方式を提案し,従来の各手法と比較して大幅な計算時間の削減,または画質の改善に成功した結果を報告する.

著者

仮屋崎 拓 後藤 富朗 平野 智 桜井 優

出版者

一般社団法人映像情報メディア学会

雑誌

映像情報メディア学会技術報告 (ISSN:13426893)

巻号頁・発行日

vol.33, no.33, pp.9-12, 2009-08-03

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ワンセグ放送では,伝送帯域が狭いため画像を高圧縮する必要があり,動画像圧縮規格であるH.264を用いて符号化されている.そのため,復号後の画像にはブロックひずみが混入してしまう.H.264ではブロックひずみを低減するためにデブロッキングフィルタが採用されている.しかし,このデブロッキングフィルタは画像の鮮鋭感を損なわせるという問題がある.そこで,本研究ではウェーブレット変換を用いたブロックひずみ低減手法を提案し,画像の鮮鋭感を損なうことなく,より効率的にブロックひずみを低減する.

著者

市川 大貴 後藤 富朗 平野 智 桜井 優

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会総合大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2011, no.2, 2011-02-28

著者

岩浪 哲馬 後藤 富朗 平野 智 桜井 優

出版者

一般社団法人映像情報メディア学会

雑誌

映像情報メディア学会技術報告 (ISSN:13426893)

巻号頁・発行日

vol.36, no.7, pp.5-8, 2012-02-09

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画像のコントラスト補正は,過度な強調により画質が劣化する,あるいは局所的なコントラストが未改善となるといった問題があり,画像の適応的なコントラスト改善は難しい.また,適応的なコントラスト補正を行った場合には,処理時間が増大する問題がある.そこで本稿では,画像をサブブロックに分割し処理を行う適応的なコントラスト補正法を提案する.提案手法は,ブロック分割による処理時間の削減およびDRSHEを局所領域に応用することで局所的なコントラストの向上を実現でき,Retinex手法と同程度のコントラスト強調度を保ちつつ大幅な処理時間の削減に成功した.

著者

北村 正 徳田 恵一 後藤 富朗 宮島 千代美

出版者

名古屋工業大学

雑誌

基盤研究(C)

巻号頁・発行日

2003

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今年度は、手話の手座標・形状情報の統合に基づく認識法の検討、アクティブ画像探索法に基づく手の高速追跡法、基本動作モデルの検討を行った。以下にそれぞれについて述べる。1.国立身体障害者リハビリテーションセンター研究所開発の日本手話データーベース(DB)を利用した。当該DBの中から動作数の多い手話動作者、出現頻度の高い18単語を選び学習・認識の対象とした。手話の特徴パラメータとして、手の動作と形状情報を利用しているが,それらを統合する方法(初期統合法、結果統合法)を検討した。動作:形状に7:3の重み付けをした統合により、形状情報単独に比べて誤り改善率が12.5%と向上し、82.8%の単語認識率が得られ、その有効性が示された。手話単語モデル作成には隠れマルコフモデルを用いている。2.手の座標抽出の実時間処理を目指して、アクティブ画像探索法に基づく方法を検討した。提案法は、過去の手座標から現在の探索範囲を予測し、探索範囲内の動作領域と肌色領域の情報から手座標を高速抽出する方法である。RWCPの手話単語DBに対して、肌色情報のベクトル量子化に基づき手の座標を抽出する従来法と比較を行い、4倍高速に抽出可能であることを確認した。3.前後の基本動作情報に基づくコンテキストクラスタリングを用いる基本動作モデル学習法を提案した。RWCPの手話単語DBを用いたが、まず手話単語を基本動作のラベル付けを行い、コンテキストクラスタリングに基づいて基本動作モデルを作成し、更に連結学習により各モデルを再学習する。得られた基本動作モデルの接続により任意の単語モデルを作成する。研究では、33単語モデルの認識実験を学習データに対して行ったが、約93%の認識率が得られ、提案法の有効性が確認できた。今後は,テストデータに対して有効性を検討していく予定である。