文献

J-GLOBAL ID：201902273033225873   整理番号：19A0891481

2種類の情報をもつ動画像を用いたフレーム補間におけるグローバルモーション補償の精度向上に向けた検討

A Study of Global Motion Compensation for Frame Interpolation with High-Resolution and High-Frame Rate Video

著者 (5件)： 浮橋慶太 (立命館大 大学院情報理工学研究科) ,  今川隆司 (立命館大 情報理工) ,  筒井弘 (北大 大学院情報科学研究科) ,  宮永喜一 (北大 大学院情報科学研究科) ,  越智裕之 (立命館大 大学院情報理工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 118  号： 473(SIS2018 37-52)  ページ： 53-58  発行年： 2019年02月27日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 無線通信のような限られた通信帯域内での高品位な動画像伝送を実現する手法として,フレーム補間がある.フレーム補間においては,動画像を取得するカメラ側ではフレームレートや解像度を落とたうえで伝送し,受信した側で動き補償などを行うことで高解像度・高フレームレートな動画像を生成する.高品質なフレーム補間手法として,2種類の解像度・フレームレートをもつ動画像からの補間フレーム生成手法が提案されている.しかしこの手法には,背景と前景の分離が輝度差に依存しているという問題がある.本稿ではこれに対し,背景と前景の分離にFgSegNetと呼ばれるニューラルネットワークを用いたが,これにより既存手法では顕在化していなかったグローバルモーション補償の精度低下が問題となった.そこで,本稿では,この問題に対して,ホモグラフィ変換の失敗の検知や特徴点の除去や補間を行うことで,補間フレームの品質を向上させる手法を提案する.また,従来の手法で用いられる画素値の重ね合わせモデルの問題点を明らかにし,新たな重ね合わせモデルを提案する.(著者抄録)

シソーラス用語： 無線伝送 ,  *信号伝送 ,  *画像補正 ,  ニューラルネットワーク ,  動き補償 ,  伝送速度 ,  分解能 ,  *動き推定 ,  画像変換 ,  特徴抽出 ,  *画像補間 ,  *送像【画像】
準シソーラス用語： *グローバルモーション推定 ,  フレームレート ,  ホモグラフィー ,  画像解像度 ,  *動画像伝送

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (5件)：

• P. Haavisto, J. Juhola, and Y. Neuvo, “Fractional frame rate up-conversion using weighted median filters,” IEEE Trans. on Consumer Electronics, vol.35, no.3, pp.272-278, Aug. 1989.
• H. Uesaka, T. Imagawa, H. Tsutsui, and Y. Miyanaga, “An accuracy evaluation of motion-compensated frame interpolation using high-resolution video and high-frame-rate video,” In Proc. of International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia (SISA), pp.131-135, Sept. 2016.
• L.A. Lim and H.Y. Keles, “Learning multi-scale features for foreground segmentation,” arXiv:1808.01477, pp.1-11, 2018.
• H. Ihara, T. Imagawa, H. Tsutsui, Y. Miyanaga, and H. Ochi, “A study on quality improvement of frame interpolation method with high-resolution and high-frame rate video using foreground elimination and contour extraction,” VLD2017-98, vol.117, no.455, pp.55-60, Feb. 2018.
• Y. Wang, P. Jodoin, F. Porikli, J. Konrad, Y. Benezeth, and P. Ishwar, “Cdnet 2014: An expanded change detection benchmark dataset,” 2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, pp.393-400, June 2014.

タイトルに関連する用語 (6件)： 動画像 ,  補間 ,  グローバル ,  モーション ,  補償 ,  精度向上