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講演抄録/キーワード
講演名 2021-06-03 16:30
超解像ネットワークを用いた符号化ひずみ低減に関する検討
小松蒔遠清水盛偉孫 鶴鳴甲藤二郎早大SIP2021-4 BioX2021-4 IE2021-4
抄録 (和) ディジタル動画像信号は膨大な情報量を持つため,蓄積・伝送の際には情報量削減のため圧縮符号化を行う.特に,非可逆符号化では大きく情報量を削減することが可能となっている.しかし,非可逆処理では入力動画像を完全に復元することができず,ブロックノイズやモスキートノイズなどの符号化ひずみと呼ばれるノイズが発生してしまう.圧縮の際,このようなノイズは視覚上目立たないように配慮されているが,圧縮率が高くなると符号化ひずみは検知されやすくなる.本稿ではHEVCなどの既存の動画圧縮技術により圧縮・復号された動画に対し超解像ネットワークをポストフィルタとして適用することで符号化ひずみを低減する手法を提案する.また,実験により本手法の有効性や特性について検討する. 
(英) Due to the huge amount of information in digital video signals, video compression is used to reduce the amount of information during storage and transmission. In particular, lossy compression can greatly reduce the amount of information. However, irreversible processing cannot completely restore the input images, and compression artifacts, such as block noise and mosquito noise, are generated. The compression process is designed to make the noise visually unnoticeable, but as the compression ratio increases, the coding distortion becomes more noticeable. In this paper, we propose a method to reduce the coding distortion by applying a super-resolution network as a post-filter to videos encoded by existing video compression techniques such as HEVC. The effectiveness and characteristics of the proposed method are discussed through experiments.
キーワード (和) 符号化ひずみ / 超解像 / 動画圧縮 / 深層学習 / / / /  
(英) Compression Artifacts / Super Resolution / Video Compression / Deep Learning / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 56, IE2021-4, pp. 15-20, 2021年6月.
資料番号 IE2021-4 
発行日 2021-05-27 (SIP, BioX, IE) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
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PDFダウンロード SIP2021-4 BioX2021-4 IE2021-4

研究会情報
研究会 IE SIP BioX ITE-IST ITE-ME  
開催期間 2021-06-03 - 2021-06-04 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 映像・信号の処理・解析・AI技術とその多分野応用 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IE 
会議コード 2021-06-IE-SIP-BioX-IST-ME 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 超解像ネットワークを用いた符号化ひずみ低減に関する検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Study on Compression Artifacts Reduction by a Super-Resolution Network 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 符号化ひずみ / Compression Artifacts  
キーワード(2)(和/英) 超解像 / Super Resolution  
キーワード(3)(和/英) 動画圧縮 / Video Compression  
キーワード(4)(和/英) 深層学習 / Deep Learning  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
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) 小松 蒔遠 / Shion Komatsu / コマツ シオン
第1著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 清水 盛偉 / Joi Shimizu / シミズ ジョウイ
第2著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 孫 鶴鳴 / Heming Sun /
第3著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 甲藤 二郎 / Jiro Katto / カットウ ジロウ
第4著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
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講演者
発表日時 2021-06-03 16:30:00 
発表時間 30 
申込先研究会 IE 
資料番号 IEICE-SIP2021-4,IEICE-BioX2021-4,IEICE-IE2021-4 
巻番号(vol) IEICE-121 
号番号(no) no.54(SIP), no.55(BioX), no.56(IE) 
ページ範囲 pp.15-20 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-SIP-2021-05-27,IEICE-BioX-2021-05-27,IEICE-IE-2021-05-27 


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