講演名 | 2021-03-01 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), |
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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. |
抄録(英) | |
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 |
キーワード(英) | |
資料番号 | IMQ2020-13,IE2020-53,MVE2020-45 |
発行日 | 2021-02-22 (IMQ, IE, MVE) |
研究会情報 | |
研究会 | MVE / IMQ / IE / CQ |
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開催期間 | 2021/3/1(から3日開催) |
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) | |
委員長氏名(和) | 井原 雅行(NTT) / 中口 俊哉(千葉大) / 木全 英明(NTT) / 下西 英之(NEC) |
委員長氏名(英) | Masayuki Ihara(NTT) / Toshiya Nakaguchi(Chiba Univ.) / Hideaki Kimata(NTT) / Hideyuki Shimonishi(NEC) |
副委員長氏名(和) | 清川 清(奈良先端大) / 前田 充(キヤノン) / 魚森 謙也(阪大) / 児玉 和也(NII) / 高橋 桂太(名大) / 岡本 淳(NTT) / 平栗 健史(日本工大) |
副委員長氏名(英) | Kiyoshi Kiyokawa(NAIST) / Mitsuru Maeda(Canon) / Kenya Uomori(Osaka Univ.) / Kazuya Kodama(NII) / Keita Takahashi(Nagoya Univ.) / Jun Okamoto(NTT) / Takefumi Hiraguri(Nippon Inst. of Tech.) |
幹事氏名(和) | 西口 敏司(阪工大) / 横山 正典(NTT) / 福嶋 政期(東大) / 大橋 剛介(静岡大) / 齊藤 新一郎(ソニーセミコンダクタソリューションズ) / 海野 恭平(KDDI総合研究所) / 福嶋 慶繁(名工大) / 木村 共孝(同志社大) / 山中 広明(NICT) / アベセカラ ヒランタ(NTT) |
幹事氏名(英) | Satoshi Nishiguchi(Oosaka Inst. of Tech.) / Masanori Yokoyama(NTT) / Shogo Fukushima(Univ. of ToKyo) / Gosuke Ohashi(Shizuoka Univ.) / Shinichiro Saito(Sony Semiconductor Solutions) / Kyohei Unno(KDDI Research) / Norishige Fukushima(Nagoya Inst. of Tech.) / Tomotaka Kimura(Doshisha Univ.) / Hiroaki Yamanaka(NICT) / Hirantha Abeysekera(NTT) |
幹事補佐氏名(和) | 磯山 直也(奈良先端大) / 原 豪紀(大日本印刷) / 後藤 充裕(NTT) / 工藤 博章(名大) / 土田 勝(NTT) / 平井 経太(千葉大) / 岩村 俊輔(NHK) / 工藤 忍(NTT) / 西川 由明(NEC) / 木村 拓人(NTT) / 堅岡 良知(KDDI総合研究所) |
幹事補佐氏名(英) | Naoya Isoyama(NAIST) / Takenori Hara(DNP) / Mitsuhiro Goto(NTT) / Hiroaki Kudo(Nagoya Univ.) / Masaru Tsuchida(NTT) / Keita Hirai(Chiba Univ.) / Shunsuke Iwamura(NHK) / Shinobu Kudo(NTT) / Yoshiaki Nishikawa(NEC) / Takuto Kimura(NTT) / Ryoichi Kataoka(KDDI Research) |
講演論文情報詳細 | |
申込み研究会 | Technical Committee on Media Experience and Virtual Environment / Technical Committee on Image Media Quality / Technical Committee on Image Engineering / Technical Committee on Communication Quality |
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本文の言語 | JPN |
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(和) | |
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 |
第 1 著者 氏名(和/英) | 多田 有希 / Naoki Tada |
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) | 安谷屋 樹 / Tatsuki Adaniya |
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) | 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.) |
発表年月日 | 2021-03-01 |
資料番号 | IMQ2020-13,IE2020-53,MVE2020-45 |
巻番号(vol) | vol.120 |
号番号(no) | IMQ-389,IE-390,MVE-391 |
ページ範囲 | pp.17-18(IMQ), pp.17-18(IE), pp.17-18(MVE), |
ページ数 | 2 |
発行日 | 2021-02-22 (IMQ, IE, MVE) |