研究紹介
修士論文
[安藤 正則]：[非直交ウェーブレット変換を用いた画像復元]
We propose a new restoration method by using interconnections between images in the multi-resolution analysis based on the Non-orthogonal Wavelet transform. It is assumed that, a pair of an image and its degraded one is given. A restoration function is fixed in the coefficients of interconnections and can be used to restore other degraded images. Simulations is also presented.
[岡崎 邦章]：[非分離型２次元直交フィルタを用いた動画像圧縮]
We propose a method of image compression using nonseparable 2-dimensional orthogonal filter.The image is converted from RGB space to YCrCb space.Subsequentry, we carried out wavelet conversion and eliminated redundant information of each plane.The result is better tan the JPEG compression.
[加藤 慎也]：[ベクトル量子化を用いた画像圧縮]
We resents Vector Quantization technique used for encoding digital images. Vector Quantization (VQ) provides a mean of converting the decomposed signal into bits in a manner that takes advantage of remaining inter and intraband correlation as well as of the more flexible partitions of higher dimensional vector spaces. The encoding process consist of 5 steps, color space transform, wavelet transform, predictive coding, Vector Quantization, variable length coding (lossless). An experimental result achieves 36.8 dB of PSNR at the filesize 8,903 Byte.
[チョウ ソウ テン]：[ヒトの視覚特性を用いた画像圧縮]
We study on image compression using the Multiresolution Analysis(MRA) based on biorthogonal Wavelet basis and it includes different nonlinear model of the Human Visual System(HVS). We will combine the two procedures in such a way that the computational complexity of the whole procedure is reduced.
[ベン ハマドゥ ワリド]：[ウェーブレット変換を用いた雑音除去]
In this thesis a theory of noise elimination of digital images by using the wavelet transform is proposed. In this theory the Multiresolution Analysis (MRA) based on the wavelet transform was used to analyze images. An image containing noise is decomposed into several frequency components. It is a well-know fact that high spikes (edges) in an image have large signals over several resolution levels and noises have not such property. Therefore high spikes in the image are amplified to reconstruct a clear image by using the direct multiplication of signal at several adjacent resolution levels and noises can be eliminated by thresholding.
[宮内 悟]：[ウェーブレット記述子を用いた形状認識]
We propose a new set of shape descriptors that represents a digitized pattern in a concise way. The descriptor set is derived from the wavelet transform of a sequence of 2D-points which are the contour. The motivation to use an orthonormal wavelet basis rather than the Fourier basis is that wavelet coefficients provide localized frequency information, and that wavelets allow us to decompose a signal into a multiresolution hierarchy of localized frequency bands. Using this method, we can realize shape recognition using few data, which do not depend on its position and size.
卒業論文
フラクタル班
[指導者] ：遠藤 大樹
[メンバー]：伊野 雅春、比屋根 毅
[テーマ] ：「ウェーブレット変換を用いたフラクタル画像圧縮」
[研究内容]：本研究では、画像の自己相似性を用いたフラクタル画像圧縮理論をグレイスケール画像に対して行う。その際、レンジ、ドメインのクラス分けの手法として、間引きなしの分離型wavelet変換（以下、間引きなしのDWTとする）を用いたクラス分けを提案し、Yuval Fisherの提案するクラス分け（以下、従来のクラス分けとする）と比較・検討する。フラクタル画像圧縮において、レンジ、ドメインのクラス分けは、符号化の高速化に有効な手法である。従来のクラス分けでは、平均、分散を用いて、７２クラスに分類していたが、我々の提案する間引きなしのDWTを用いたクラス分けでは、低周波成分と高周波成分に対して、平均と２乗和の計算を行い、４３２クラスに分類する。この手法で符号化の高速化と、より適切なクラス分けが行われるかどうか実験を行い、比較・検討を行う。
動画Ｓ班
[指導者] ：坂爪 智
[メンバー]：石塚 敦、恩田 武晴、佐々木宜紹
[テーマ] ：「Wavelet変換を用いた動画像圧縮」
[研究内容]：本研究では、現在の動画像圧縮における動き補償を周波数解析の観点から捉え直し、空間的な冗長度の削減とともに、動画像の動き成分を表す時間方向に対して存在する冗長度の削減を行うことで動画像の圧縮を検討する。周波数解析を行うにあたって、空間及び時間方向への帯域分割を３次元wavelet変換により行いその符号化効率と画質評価を行った。(１）現在、動画像の高能率符号化の手法として動き補償（MC）が有効な技術として用いられているが、より良い周波数解析のために空間領域での2次元wavelet変換に加え、時間領域にwavelet変換を行う3次元wavelet変換の適用について検討する。（２）3次元wavelet変換では、動領域と静領域を区別せずに扱うため不具合が生じる。そこで、エッジ検出により動体の検出、評価を行い画質及び圧縮率の向上を目指す。
ベクトル量子化班
[指導者] ：加藤 慎也
[メンバー]：大塚 久美子、岸本 幸紀
[テーマ] ：「ウェーブレット変換画像のベクトル量子化による圧縮」
[研究内容]：従来から画像圧縮の研究は、伝送容量・記憶容量のより有効な活用のために活発に行われてきた。そこでの主要な議論は、文字情報に比較して情報量の多い画像情報をいかに小さくするかということであった。しかし近年の移動体通信の発展により、画像圧縮手法に対し「低ビットレート」という新たな要求が生まれ、今まで以上に高い圧縮率が求められている。ところが、一般的に広く使われているDCTを中心とした手法では、「モスキート雑音」や「ブロック歪み」が生じるという問題がある。本報告では、低ビットレート用の非可逆画像圧縮手法を提案し、実験を行った。本研究は、ブロック歪みを生じないウェーブレット変換と、ベクトルを長くするほど高い圧縮率が期待できるベクトル量子化を組み合わせることで符号化性能の改善を図ることを目的とする。
認識Ｍ班
[指導者] ：宮内 悟
[メンバー]：古川 悟、伊藤 崇生
[テーマ] ：「ウェーブレット記述子を用いた形状認識」
[研究内容]：本研究では形状の境界線追跡データをベクトル化し、ウェーブレット変換によってウェーブレット記述子の低周波成分を特徴として用いる。これにより、認識率の向上及びデータ量の削減が可能となる。またウェーブレットフィルタの特性からウェーブレット変換の分解レベルでフィルタを変更する"ウェーブレット・ハイブリッド変換法"を提案する。特徴に"ウェーブレット記述子"を用いて、より少ないデータで効率よい認識処理を実現することを目的とする。そのためにウェーブレットの各種フィルタの特性を把握し、より認識処理に向いているウェーブレット変換について検討する。そして、従来手法である"フーリエ記述子"による認識との比較をする。また、パターンマッチングのアルゴリズムを改善することにより、認識率の向上を図る。
復元班
[指導者] ：安藤 正規
[メンバー]：伊原 利幸、笹沢 裕
[テーマ] ：「非直交ウェーブレット変換を用いた画像復元」
[研究内容]：近年のディジタルカメラ等の急速な普及により、通信における劣化画像の復元が重要な課題となっている。本研究では非直交ウェーブレット変換によって多重解像度分解された画像間の相互結合を解析し、結合係数を求めることを目的とする。その求められた結合係数を劣化画像の各成分に掛け合わせることにより、画像を復元する方法を提案する。
認識Ａチーム
[指導者] ：麻植 敬靖
[メンバー]：峯尾 晃、新沢 剛、松谷 直人
[テーマ] ：「ウェーブレット記述子を用いたニューラルネットによる文字認識」
[研究内容]： 本研究では手書きの入力文字をベクトルデータに変換した後、多重解像度分解を行うためにウェーブレット変換を行う。そのうち低周波帯データと第３高周波帯データを、それぞれ異なる入力層を持つニューラルネットに入力して用いて標準形状の生成を行う手法を提案した。これにより、少量のデータによる高精度の文字認識を試みた。文字認識にニューラルネットを導入し、効率よい標準形状の生成及び認識ルーチンを作成し、その実効性について検証する。
動画Ｔ班
[指導者] ：豊蔵 直彦
[メンバー]：川崎 慎吾、関口 晃彦
[テーマ] ：「ウェーブレット係数動き補償を用いた動画像符号化」
[研究内容]：MPEG規格に代表されるように、近年では動画像符号化方式として動き補償＋DCT方式が広く用いられている。この方式は一般的に、原画像を8×8から16×16画素程度のブロックに分割し、そのブロック単位で動き補償・DCTを行う。画像空間の連続性が分断されるため、ブロック歪みといった強い主観的劣化を引き起こしやすい。提案する符号化手法は、原画像をまずウェーブレット係数に分解し、その上で動き補償を行う。その結果、より高効率の符号化特性が期待できる。また、ウェーブレット分解画像の各帯域間には相関性が現れるため、動き補償に必要な演算量を1/4から1/16程度に削減することが可能である。ウェーブレット係数動き補償を用い、従来一般的に用いられているブロック動き補償・DCT方式と比較して視覚上良好な動画像圧縮符号化を実現することを目的とし、たうんずを使って動画圧縮をする。
圧縮班
[指導者] ：岡崎 邦章
[メンバー]：稲吉 淳、中谷 茂雄、中村 香織
[テーマ] ：「適応的Wavelet Packetを用いた画像圧縮」
[研究内容]：本研究では、カラー画像(24bit/pixsel)について帯域分割に適応的Wavelet Packetを用いた画像圧縮を行う。本研究では、カラー画像(24bit/pixsel)について帯域分割に適応的Wavelet Packetを用いた画像圧縮を行う。人の視覚特性を考慮した非分離型２次元フィルタを用いて、符号化利得を考慮した適応的Wavelet Packet を用いた画像圧縮を提案する。
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