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講演抄録/キーワード
講演名 2021-03-01 13:50
視覚系の空間周波数特性を考慮した深層学習による画像圧縮
多田有希千葉大)・安谷屋 樹アダワープジャパン)・平井経太千葉大IMQ2020-13 IE2020-53 MVE2020-45
抄録 (和) デジタル画像圧縮の手法の一つとして人間の視覚特性を考慮し圧縮する JPEG が挙げられる.また, 近年では深層学習を用いた画像圧縮手法も提案されているが,JPEG のように視覚特性を考慮した手法は少ない.そ こで本研究では,視覚系の周波数特性を考慮し,深層学習を用いた画像の圧縮・復元手法を提案した.周波数領域 に対してバンドパス型である人の視覚特性を考慮し,高感度な帯域以外の周波数を削除する.その後 CNN を用い て復元する.提案手法を用いた結果 JPEG よりも情報量が小さく,自然な画像復元が可能であることを確認した. 
(英) (Not available yet)
キーワード (和) 画像圧縮 / 画像復元 / 周波数特性 / コントラスト感度関数 / 畳み込みニューラルネットワーク / U-Net / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 389, IMQ2020-13, pp. 17-18, 2021年3月.
資料番号 IMQ2020-13 
発行日 2021-02-22 (IMQ, IE, MVE) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード IMQ2020-13 IE2020-53 MVE2020-45

研究会情報
研究会 MVE IMQ IE CQ  
開催期間 2021-03-01 - 2021-03-03 
開催地(和) オンライン開催(崇城大学から変更) 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 五感に訴えるオンラインメディアとその評価,および一般 (魅力工学(AC)研究会協賛) 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IMQ 
会議コード 2021-03-MVE-IMQ-IE-CQ 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 視覚系の空間周波数特性を考慮した深層学習による画像圧縮 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Image Compression based on Deep Learning with Visual Spatial Frequency Characteristics 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 画像圧縮 /  
キーワード(2)(和/英) 画像復元 /  
キーワード(3)(和/英) 周波数特性 /  
キーワード(4)(和/英) コントラスト感度関数 /  
キーワード(5)(和/英) 畳み込みニューラルネットワーク /  
キーワード(6)(和/英) U-Net /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 多田 有希 / Naoki Tada / タダ ナオキ
第1著者 所属(和/英) 千葉大学 (略称: 千葉大)
Chiba University (略称: Chiba Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 安谷屋 樹 / Tatsuki Adaniya / ヒライ ケイタ
第2著者 所属(和/英) アダワープジャパン株式会社 (略称: アダワープジャパン)
ADAWARP JAPAN (略称: ADAWARP JAPAN Inc.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 平井 経太 / Keita Hirai /
第3著者 所属(和/英) 千葉大学 (略称: 千葉大)
Chiba University (略称: Chiba Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2021-03-01 13:50:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 IMQ 
資料番号 IMQ2020-13, IE2020-53, MVE2020-45 
巻番号(vol) vol.120 
号番号(no) no.389(IMQ), no.390(IE), no.391(MVE) 
ページ範囲 pp.17-18 
ページ数
発行日 2021-02-22 (IMQ, IE, MVE) 


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