画像符号化Image Coding Super-resolution
ネットワークでの伝送や保存のための画像データ圧縮、静止画像符号化(JPEG, JPEG2000等）、動画像符号化（MPEG2, MPEG4等）。
JPEGを超える高能率静止画圧縮方式や、低ビットレートでもノイズの目立たない動画像符号化方式等について研究を行っています。
ブロックノイズの除去
現在、インターネットを通じて我々は多くの画像を取得できるようになりました。しかしながら、データ量削減のため、圧縮によりブロックノイズが発生し、画像が劣化している場合が存在します。本研究では、ブロックノイズを除去し、画質の向上を目的としています。
フラクタル符号化
フラクタル符号化では、静止画像が持つ自己相似性(静止画像の一部分を拡大するとその静止画像自身が得られるという特徴)に着目して、高品質な符号化を可能としていますが、中〜高ビットレートで品質が劣化します。そこで本研究室では、中〜高ビットレートで精度良く符号化を行えるJPEGにフラクタル符号化を組み込むことで、上述の問題を解決し、より高精度な画像圧縮を実現しています。
http://ladon.ist.hokudai.ac.jp/wp/wp-content/themes/dynamics/movie/imagecoding/fractal.flv
フレーム補間
フレームレートの高い動画像を再生可能な機器が増加しています。一方で、高フレームレートの動画像はデータ量が非常に大きく、記録のために大容量のストレージを必要とし、配信の際にも多くの伝送帯域を必要とするため、低フレームレートのものからディジタル処理により高フレームレートの動画像を生成します。
http://ladon.ist.hokudai.ac.jp/wp/wp-content/themes/dynamics/movie/imagecoding/demoCity4.flv
http://ladon.ist.hokudai.ac.jp/wp/wp-content/themes/dynamics/movie/imagecoding/demoCity5.flv
超解像技術
携帯電話等、計算資源が限られた端末で撮像された画像・映像の解像度はテレビなどの大画面の機器と比較すると低いものとなります。このような端末間での解像度の差を埋めるため、超解像技術では低解像度のものから高精度に高解像度の画像・映像を生成可能とします。
http://ladon.ist.hokudai.ac.jp/wp/wp-content/themes/dynamics/movie/imagecoding/super-resolution.flv
