動きベクトルを用いた領域分割にもとずく動画像符号化アルゴリズムの研究

• 資料種別: 文書・図像類
• タイトル: 動きベクトルを用いた領域分割にもとずく動画像符号化アルゴリズムの研究
• 著者・編者: 橋本, 秀雄; Hashimoto, Hideo
• 著者標目: 橋本, 秀雄; Hashimoto, Hideo
• 出版年月日等: 1997-03-03
• 出版年（W3CDTF）: 1997-03-03
• 並列タイトル等: A Study on Video Coding Algorithms based on Region Segmentation using Motion Vectors
• タイトル（掲載誌）: 平成7(1995)年度 科学研究費補助金 一般研究(C) 研究成果報告書概要 = 1995 Fiscal Year Final Research Report Summary
• 巻号年月日等（掲載誌）: 1994 – 1995
• 掲載巻: 1994 – 1995
• 掲載ページ: 2p.-
• 本文の言語コード: jpn
• 件名標目: 動きベクトル; 領域分割; 輪郭抽出; サブバンド符号化; バンド間相関; 多数ベクトル量子化; shape VQ; Motion vector; Region segmentation; Contour extraction; Subband coding; Inter-band correlation; gain
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: 金沢大学工学部; 動画像の内容に即した符号化アルゴリズムとして、連続するフレーム間での物体の動きを検出、その動き量(動きベクトル)にもとずいて画像の領域分割を行い、領域ごとに最適な符号化を行うアルゴリズムに関し、以下の研究項目について検討を進めた。(1)動きベクトル検出の最適化サブバンド分割画像に大して階層的にブロックマッチング法を適用することにより、検出精度が高められることを確認した。ベクトル検出のための閾値など、パラメータ最適化を行うとともに、半画素精度でのベクトル検出とブロックサイズの関係を明らかにし、動きの細かい画像では小さいブロックサイズを使用するのが有効であるのに対してパニング画像など激しい動きの画像では半画素精度でのベクトル検出が効果的であるとの知見を得た。(2)画像の領域分割と輪郭抽出・大ブロックから順次ブロックサイズを小さくして動きベクトルを求め、最終的に画素レベルでの動きベクトルを検出することにより静領域と動領域を分離し、その境界線から動物体輪郭を抽出するアルゴリズム・ブロック単位に動きベクトルから輪郭候補となるブロックを先ず求め、次にブロック内の色(相)情報の分布から輪郭線を求めるアルゴリズムの双方について検討し、前者が雑音の影響による誤検出が生じるのに対し、後者では時間的情報と空間的情報をうまく利用することによる検出の正確さが得られた。輪郭情報の符号化にはチェインコードなどの適用が考えられるが今後の検討課題に残された。(3)サブバンド画像符号化上記研究課題に関連して、サブバンド画像間において信号電力が分布する位置の相関性を利用した符号化法の検討を行い、高周波成分画像をアドレス情報を必要とせず選択的に符号化・伝送する高能率符号化アルゴリズムを開発した。また、オクターブ分割したサブバンド画像にゲイン・シェイプベクトル量子化を適用することにより、演算量を軽減でき、同時に圧縮率の向上も図れることを確認した。; A video coding algorithm based on region segmentation has been studied. Segmentation coding methods are seemed to be better than the conventional waveform coding ones in points of coding efficiency and coded picture quality at a given coding rate. In our study, moving bjects are detected using motion vectors between successive frames, and segmented into different regions. Each object is coded by using the optimally method region by region. Obtained results in this study are as follws.1. Optimal detection of motion vectorA hierarchical block matching method is applied to subband splitted images in order to obtain motion vectors in high accuracy. Parameters for block matching, for example blocksize, hierarchical stage number, detection thresholds and so on, are optimized. Motion vector detection with a half-pel precision is effective for rapid motion including panning, but block matching in small blocksize is better for fine pictures.2. Segmentation and contour extractionTwo methods extracting moving object's contour are examined.(1) Motion vectors are detected sequentially by reducing block size from larger one to smaller, and finally obtained in pel-base domain. The discontinuous points of pel-base motion vectors are recognized as moving object's contour.(2) First, candidate contour blocks which include moving object's contour inside are determined in larger block size matching. Then Chrominance information (Hue) in those blocks is used for detection of exact pel-level contour.Compared to the former in which noise causes error detection for motion vector, the latter has advantaged in extracting exact contour by employing both temporal and spatial correlation in picture. Coding of contour is performed by applying chain coding etc, but it is left for further study.3. Subband codingSubband image coding has also been investigated in relation to the hierarchical motion vector detection. Higher frequency components can be selectively coded without overhead information by using inter-subband correlation in images. In another method, gain/shape vector quantization is applied to a small block constituted over subband images, and high performance as well as complexity reduction are attained.; 研究課題/領域番号:06650407, 研究期間(年度):1994 – 1995; 出典：研究課題「動きベクトルを用いた領域分割にもとずく動画像符号化アルゴリズムの研究」課題番号06650407（KAKEN：科学研究費助成事業データベース（国立情報学研究所）） （https://kaken.nii.ac.jp/ja/report/KAKENHI-PROJECT-06650407/066504071995kenkyu_seika_hokoku_gaiyo/）を加工して作成
• DOI: 10.24517/00066412
• 一次資料へのリンクURL: https://kanazawa-u.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=60161&item_no=1&attribute_id=26&file_no=1
• オンライン閲覧公開範囲: 限定公開
• 著作権情報: CC BY-NC-ND
• 関連情報: https://kaken.nii.ac.jp/search/?qm=00251934; https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PROJECT-06650407/; https://kaken.nii.ac.jp/ja/report/KAKENHI-PROJECT-06650407/066504071995kenkyu_seika_hokoku_gaiyo/
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 金沢大学 : 金沢大学学術情報リポジトリKURA