| No | 214120 |
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| 標題（和） | 学習型カーネル回帰による超解像を用いた分散映像符号化法 |
| 標題（英） | Distributed Video Coding by applying Super Resolution with Learning-Based Kernel Regression |
| 研究会名（和） | 回路とシステム, 通信方式, 信号処理 |
| 研究会名（英） | Circuits and Systems, Communication Systems, Signal Processing |
| 開催年月日 | 2012-03-08 |
| 終了年月日 | 2012-03-09 |
| 会議種別コード | 5 |
| 共催団体名（和） | |
| 資料番号 | CAS2011-111, SIP2011-131, CS2011-103 |
| 抄録（和） | 分散映像符号化(Distributed Video Coding：DVC)は，復号側でフレーム間補間を行う映像符号化方式である．しかし，その符号化効率は他の標準化されているH.264/AVCをはじめとした既存の符号化には及ばないため符号化効率を改善する研究がなされている．DVCの符号化効率はSide Information の予測精度とKeyフレームの符号量に影響される．本稿では，超解像度復元をDVCシステムに取り入れることで，Keyフレームのダウンサンプルによる符号量削減を行う．また，Side Informationを低解像度のKeyフレームより動き補償によって生成した後，画像補間を用いて解像度復元を行うことで誤り訂正量の削減を図る．実際に標準映像を用いた実験によって低符号量から中符号量で提案法が有効であることを示した． |
| 抄録（英） | Distributed video coding (DVC) is a novel and interesting video coding scheme which utilizes inter-frame prediction at decoder. However, the coding efficiency of DVC is inferior as compared to the existing coding systems such as H.264/AVC etc. The coding efficiency of DVC is significantly affected by the prediction accuracy at generating side information and the data amount of the key-frames. This study tries to improve the coding efficiency of DVC by applying super resolution technique. The bit rate for key-frame coding is reduced by employing down-sampling at the encoder. In addition, the side information is generated by applying motion-compensation to the key frames with low resolution, then image interpolation employing kernel regression algorithm is applied. This process may reduce the amount of error correction. Experiments applied to several standard video images show the coding efficiency improvement by the proposed method at medium- and low-bit-rates. |
| 収録資料名（和） | 電子情報通信学会技術研究報告 |
| 収録資料の巻号 | Vol.111, No.465,466,467 |
| ページ開始 | 25 |
| ページ終了 | 30 |
| キーワード（和） | 分散映像符号化,超解像技術,カーネル回帰,映像符号化,クラスタリング |
| キーワード（英） | Distributed Video Coding,Super Resokution,Kernel Regression,Video Coding,k-means Clustering |
| 本文の言語 | JPN |
| 著者（和） | 中村遼太郎 |
| 著者（ヨミ） | ナカムラ リョウタロウ |
| 著者（英） | Ryotaro Nakamura |
| 所属機関（和） | 慶應義塾大学 |
| 所属機関（英） | Keio University |
| 著者（和） | 工藤忍 |
| 著者（ヨミ） | クドウ シノブ |
| 著者（英） | Shinobu Kudo |
| 所属機関（和） | 慶應義塾大学 |
| 所属機関（英） | Keio University |
| 著者（和） | 仲地孝之 |
| 著者（ヨミ） | ナカチ タカユキ |
| 著者（英） | Takayuki Nakachi |
| 所属機関（和） | 日本電信電話株式会社 |
| 所属機関（英） | NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION |
| 著者（和） | 浜田望 |
| 著者（ヨミ） | ハマダ ノゾム |
| 著者（英） | Nozomu Hamada |
| 所属機関（和） | 慶應義塾大学 |
| 所属機関（英） | Keio University |