トップページ > 研究内容

研究内容紹介


 本研究室では,画像圧縮符号化,画像の高品質化処理,画像通信,効果的な画像提示方法, 映像検索などの研究に取り組んでいます.研究テーマの概要を以下に記します.

具体的な研究テーマ例


高機能映像符号化伝送処理の研究


JPEGやH.265/HEVCの画質向上技術の研究 →詳細
映像符号化国際標準方式であるJPEG,MPEG-2,H.264/AVC, H.265/HEVCなどにおいて,ユーザに設計の自由度が残されている動きベクトル検出・予測モード決定・量子化方式を工夫し高画質化を検討します.

スケーラブル映像符号化の研究 →詳細
ネットワークや表示端末性能に適応してビットレートや画質を変えることができる圧縮データの生成法を研究します.

統計的学習を利用した映像表現/符号化に関する研究 →詳細
スパースコーディングを利用した高圧縮符号化に加えて,映像ビッグデータの活用,ディープラーニングの画像符号化への応用など,新しい画像符号化手法を研究します.

人間の視覚特性を考慮した映像高品質化処理の研究


画像のリターゲッティングに関する研究 →詳細
Seam carving等を用いて画像中の視覚的な重要度を保ったまま,画像のアスペクト比を非線形リサイズする研究です.人間の視覚を意識した顕著性マップの導入や,動画への適用,さらには時間軸の非線形圧縮への応用も検討しています.

ROIを意識したセマンティックQoS映像圧縮の研究 →詳細
映像中で人間が注視する領域(ROI, Region of Interest)や物体を意識して,画像の一部分だけを綺麗にしたり,または逆に一部分だけを隠したりする圧縮符号化を検討します.

人間の視覚特性を応用した映像符号化の研究 →詳細
マスキング効果やMotion sharpeningなどの人間の視覚特性を,映像圧縮符号化に適用する手法を研究します.

知的映像生成処理の研究


知的画像復元技術の研究 →詳細
ネットワーク伝送中に圧縮データにエラーが発生すると再生画像に大きな劣化が生じます.劣化してしまった映像をインテリジェントに修復し,視覚上違和感のない映像に復元する手法を研究します.

原画よりもきれいに見せる超解像技術の研究 →詳細
ぼけている映像をより高解像度でシャープな印象を与える映像に変換する手法を研究します.映像に付加価値を与えるカラリゼーションや,実写画像から絵画風画像への変換技術にも取り組んでいます.

画像品質/画像価値評価技術の研究 →詳細
提示された画像品質や画像の価値を定量化する手法を研究します.映像に対する人間の感じ方や心理的な影響も考慮します.

映像中の物体認識・物体抽出に関する研究 →詳細
SIFT,HoG,Bug of featuresなどの特徴量を用いて画像を領域分割したり,対象となる物体を高速に認識・抽出して符号化伝送や監視などに応用する研究を行います.機械学習/ディープラーニングに基づく技術も積極的に活用します.

画像圧縮の基礎 - DCTと動き補償


 JPEG, MPEG, AVC/H.264などで用いられるDCTと動き補償の概要です.
 画像圧縮の基礎 → 基本的な原理はこちら(pdfファイル)

これまでの卒業論文/修士論文テーマ


■2020年度(修論) ■2020年度(卒論) ■2019年度(修論) ■2019年度(卒論) ■2018年度(修論) ■2018年度(卒論) ■2017年度(修論) ■2017年度(卒論) ■2016年度(修論) ■2016年度(卒論) ■2015年度(修論) ■2015年度(卒論) ■2014年度(修論) ■2014年度(卒論) ■2013年度(修論) ■2013年度(卒論) ■2012年度(修論) ■2012年度(卒論) ■2011年度(修論)
■2011年度(卒論) ■2010年度(卒論) ■2009年度(卒論)