映像の通信では圧縮する必要があり、それを動き補償を使って研究しています。これは符号化した画像と似ている部分を探して符号化する方法です。簡単に予測できる平行移動だけでなく、複雑な動きに対しても精度良く予測する研究をしています。
高周波をカットする既存の画像圧縮では、画像中に含まれる文字が読みづらくなってしまうという問題があります。本研究では、文字検出とスパースコーディングを組み合わせることで、文字部分をきれいに保存しつつ画像の容量を削減する手法を検討します。
スパースコーディングとは、任意の画像からパッチを複数個切り出し、切り出したパッチの集合を利用して圧縮したい画像を構築する符号化手法です。本研究室ではスパースコーディングを用いた静止画像・動画像の圧縮手法について検討しています。
画像中には重要な情報がいくつも含まれており、そのうちの一つが人の注目を集める物体(オブジェクト)です。 この研究では、ディープラーニングを用いた高精度な物体検出、および注目度の予測によりより重要なオブジェクトを判別します。その後、符号化などに応用します。