研究内容
- 1. 研究キーワード
- 2. 研究分野
- 3. 所属学会
- 4. 研究概要
- 4.1. アクティブシャッターメガネ方式による3DCG映像の画質評価に関する研究
- 4.2. 8視点レンチキュラレンズ方式における3DCG映像のカメラ間隔及びある視点に符号化劣化が生じた場合の3DCG画像の画質評価に関する研究
- 4.3. 視機能や個人特性を考慮した3D映像の人間工学的な調査及び評価に関する研究
- 4.4. 8視点パララックスバリア方式における物体または背景領域に符号化劣化させた3DCG画像の主観品質評価に関する研究
- 4.5. 符号化領域と視点数に関する可視型電子透かし,周波数領域変換による可視型電子透かしの位置を考慮した多視点3DCG画像の品質評価に関する研究
- 4.6. S-CIELAB色空間を用いた多視点3DCG画像のコントラスト強調を考慮した符号化画質評価に関する研究
- 4.7. 色情報に基づいた可視型電子透かしを考慮した多視点3DCG画像の品質評価に関する研究
- 4.8. 画像領域別に可視型電子透かしを考慮した多視点3DCG画像の品質評価に関する研究
- 4.9. 多視点3DCG画像と5K高精細画像の符号化画質評価及び超解像に関する研究
- 4.10. 多視点3D及び高精細画像の医用応用に関する研究 / 符号化欠損領域情報の自動検出を想定した医用画像診断に関する研究
- 4.11. 質感研究データベースにおけるHEVC画像品質のテクスチャ解析と質感種別の分類方法に関する研究
- 4.12. スパース辞書学習型コーディングに基づく画像の最適表現に関する研究
- 4.13. 3DCG画像のセマンティックセグメンテーションに関する研究
- 4.14. Autowareを用いた自動運転車の自己位置推定に関する研究
- 4.15. 顕著性マップを用いた3DCG画像の関心領域推定に関する研究
- 4.16. 360度カメラ画像・映像の画質評価に関する研究
研究キーワード
- 情報工学,情報科学
- 多視点3D画像・映像,3次元画像処理,3次元ディスプレイ
- 3DCG,質感情報学
- イメージ・メディア・クオリティ,視覚情報科学
- 画像・信号処理,電子透かし,スパースコーディング
- 色彩情報工学,画像解析,カラーマネジメント
- 画像符号化・映像メディア処理,超解像
- 統計的分析,データマイニング,機械学習
- ヒューマンインターフェース・インタラクション,医用VR
- 医用システム,医用画像工学,組込みシステム
研究分野
- 情報通信 / 知覚情報処理 / 画像処理・視覚メディア処理・メディアデータベース
- 情報通信 / 知能情報学 / 機械学習・知能情報処理・データマイニング
- 情報通信 / 生命、健康、医療情報学 / 生体情報・健康情報・医用画像
- ライフサイエンス / 医用システム / 画像診断システム・医療情報システム・コンピュータ外科学
- ものづくり技術(機械・電気電子・化学工学) / 通信工学 / 信号処理・ネットワーク・マルチメディア通信
- 情報通信 / ヒューマンインタフェース、インタラクション / バーチャルリアリティ・ユーザビリティ・人間工学
- 情報通信 / 情報学基礎論 / 情報理論・符号理論・学習理論
- 情報通信 / 統計科学 / データサイエンス・モデル化・多変量解析
- 情報通信 / 計算機システム / 回路とシステム・ハードウェア・ソフトウェア協調設計・組込みシステム
- 情報通信 / エンタテインメント、ゲーム情報学 / 3Dコンテンツ・アニメーション・メディアアート
所属学会
- 映像情報メディア学会 (ITE) (正会員, 2011年2月~現在)
- 電子情報通信学会 (IEICE) (正会員, 2013年8月~現在)
- IEEE Signal Processing Society (IEEE SPS) (Member, 2014年2月~現在)
- 画像電子学会 (IIEEJ)(正会員, 2015年4月~現在)
- 情報処理学会 (IPSJ)(正会員, 2017年2月~現在)
- 日本医用画像工学会 (JAMIT)(正会員, 2018年4月~現在)
- 日本コンピュータ外科学会 (JSCAS)(正会員, 2018年7月~現在)
- 国際光工学会 (SPIE)(Early Career Professional Member, 2020年6月~現在)
- IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBS)(Member, 2020年10月~現在)
- IEEE Computer Society (CS)(Member, 2020年10月~現在)
- 日本医療情報学会 (JAMI)(正会員, 2021年8月~現在)
- 米国画像科学技術協会 (IS&T)(Member, 2021年12月~現在)
※ IEEE SPS 以外は2017年3月まで学生会員, IEEE SPS は2017年3月まで Student Member
研究概要
アクティブシャッターメガネ方式による3DCG映像の画質評価に関する研究
近年,広帯域の光通信ネットワークやあたかも自宅やシアターにいるかのような感覚をもたらす超臨場感システム (Super Reality System),屋外や店頭,交通機関等,一般家庭以外の場所において,ディスプレイ等の電子的な表示機器を使って情報を発信するディジタルサイネージ (Digital Signage)が話題となってきている.このことにより,従来に比べ,ユーザーはいつでもどこでも自由に好みのコンテンツを視聴したり,プレイしたりすることが可能になってきた.現在では,2D映像や自然映像だけでなく,CGを用いた3D映像等の立体映像コンテンツも増えてきている.これらを含めて映像コンテンツの画質が良いか悪いかで,ユーザーが体感するサービスの品質に支障をきたす恐れがある.特に,3Dの場合は,臨場感や奥行きがあるかないかで品質に影響をきたす恐れがある.映像コンテンツの評価方法としては,主観評価法 (Subjective Evaluation),客観評価法 (Objective Evaluation)の2種類に分けることができる.主観評価法は複数の評定者に指定した映像コンテンツを提示して,評価する手法である.この手法は,作業を行うのに容易であるという利点があるが,コストがかかる,時間がかかる等の欠点がある.そこで,コンピュータで自動的に評価できる客観評価法の開発が必要である.現在,ディスプレイの立体方式や表示方式には様々な種類があり,正式には統一されていない.本研究では,立体映像の臨場感や奥行きが視聴者にとって,よりよい視聴環境を構築し,客観評価モデルを検討するために,まずは主観評価法を用いてアクティブシャッターメガネ方式による3DCG映像の画質評価を行った.また,2DCG映像,3D自然映像,左右ビットレートの異なる3DCG映像のそれぞれと比較を行い,どのような傾向にあるかを検証した.
8視点レンチキュラレンズ方式における3DCG映像のカメラ間隔及びある視点に符号化劣化が生じた場合の3DCG画像の画質評価に関する研究
本研究では,8視点レンチキュラレンズ方式における3DCG画像及び映像に関してカメラ間隔と符号化劣化に着目した.メガネ方式や二眼式の裸眼方式におけるカメラ間隔や符号化劣化に関する先行研究は数多く存在する.これに対して,多視点裸眼3Dにおいては,視点数の増加によって映像を様々な角度から見ることができる利点がある反面,視点が変わる毎に違和感があるといった欠点がある.違和感の生じる部分が,カメラ間隔の調節や視点毎の符号化劣化であると考え,まず,8視点レンチキュラレンズディスプレイを用いて,3DCG画像及び映像を呈示したときに視聴者が臨場感に関する立体感,包囲感,質感を含んだ評価項目についてどの程度なら満足できるかを主観評価により実験を行い,それらの結果からどのような傾向にあるかを検証した.また,8視点レンチキュラレンズ方式を用いた3DCG画像において,ある視点に符号化劣化が生じた場合に,ユーザーがどのような条件下で,どの程度なら許容できるかを把握するために実際に主観評価実験を行い,符号化劣化が1視点分,または2視点分の場合に関連性があるかどうかを検証した.
視機能や個人特性を考慮した3D映像の人間工学的な調査及び評価に関する研究
3D映像に関して性別,年齢層別,視力矯正別に着目した.まず,3種類の3Dディスプレイ(レンチキュラレンズ,偏光メガネ,アクティブシャッターメガネ方式)において,同一のCGコンテンツを提示した場合に,3D映像に関するアンケート調査を行い,個人特性を考慮して分析した.
8視点パララックスバリア方式における物体または背景領域に符号化劣化させた3DCG画像の主観品質評価に関する研究
仮に,ユーザーが3D画像または映像を注視している際に,何らかの物体が現れたり,飛び出して来た場合,コンテンツ製作者としては,物体を注視するように意図したつもりが,実際にユーザーが意図通りに物体の部分を見ている場合もあれば,背景や全く違う部分を見ていたりする場合が想定される.また,このことは符号化劣化を含むノイズの発生が原因の場合もある.そこで,物体または背景領域を符号化した場合,背景領域がカラー,グレースケールである場合に実験を行い,その結果を分析した.
符号化領域と視点数に関する可視型電子透かし,周波数領域変換による可視型電子透かしの位置を考慮した多視点3DCG画像の品質評価に関する研究
多視点3D画像に透かしを入れた場合,各視点の画質のみならず,視差にも影響がある.それゆえに,どの程度の劣化が許容できるかは明らかでない.そこで,符号化劣化の度合いや,周波数領域における透かし位置を変化させ,これらのパラメータと主観品質の関係を明らかにした.
S-CIELAB色空間を用いた多視点3DCG画像のコントラスト強調を考慮した符号化画質評価に関する研究
多視点3D映像を実用化する上で,まずは,多視点3D画像において,明度を変化させたときにどの程度なら許容できるかを主観的に,そして,視覚の空間周波数特性が考慮されたS-CIELAB色空間を用いて,多視点3D静止画像の適切なコントラストや明るさについて,客観的に検証し,輝度値やCIEDE2000を用いて色差を測定することにより,これらを定量化し,総合評価を行った.
色情報に基づいた可視型電子透かしを考慮した多視点3DCG画像の品質評価に関する研究
多視点3D画像において,低周波数成分に透かしを入れると知覚しづらいことは報告されているが,周波数領域の高低と透かし画像のRGB成分との関係は明らかではない.また,多くの視点が存在し,視差が発生するため,画像をどのように透かすと,どの程度なら許容できるかは明らかではない.それゆえに,符号化画質や透かし画像のRGB成分を含めて,どの程度なら支障を来さないかを明らかにする必要がある.従来から,電子透かしではマルチメディア品質と関係があり,品質劣化の程度により,ユーザーはどの程度なら許容可能かが課題であり,利用形態や要求品質に左右される.本研究では,8視点パララックスバリア方式において,H.265/HEVCで符号化させた3D CG画像に対して,ウェーブレット変換を行い,RGB分解された透かし用画像の各々の成分を3段階の高低周波数領域を考慮して混入させた場合に,主観評価実験を行い,その結果を分析した.そして,サポートベクターマシン (SVM)を用いることにより,RGBパターンと符号化画質に関して,評定値の分類を行い,考察を行っている.
画像領域別に可視型電子透かしを考慮した多視点3DCG画像の品質評価に関する研究
本研究では,8視点パララックスバリア方式において,H.265/HEVCで符号化させた3D CG画像に対して,ウェーブレット変換を行い,クリッピングマスク処理をして領域別に分けた透かし用画像を3段階の高低周波数領域を考慮して2段階 (LL2)に混入させた場合に,主観評価実験を行い,その結果を分析した.そして,サポートベクターマシン (SVM)を用いて,符号化画質と画像領域に関して,評定値の分類を行った.最終的に,画像領域別のパターンにおける画像品質と埋め込み強度との関係に関して考察を行っている.
多視点3DCG画像と5K高精細画像の符号化画質評価及び超解像に関する研究
2020年の東京オリンピックに向けて,従来の4倍の画面解像度を有するQFHDTV画質の一般放送の開始が予定されており,画面解像度の向上により,3D映像の画面解像度も向上すると考えられる.本研究では,立体視により生じる多視点3D画像の立体感と高精細化による5K高精細画像に関する符号化画質に関して,双方で実験により比較を行って,考察を行っている.
多視点3D及び高精細画像の医用応用に関する研究 / 符号化欠損領域情報の自動検出を想定した医用画像診断に関する研究
コンピュータシステムの高速化により,大規模な画像処理システムの自動化処理が可能になってきており,日々研究が進められている.特に,医用画像診断分野においては,従来から,手作業により,専門医,医療従事者によって作業がなされてきた.しかしながら,度々発生する診断の見落としにより時には人間生命に影響を及ぼすことがある.そこで,我々としては,情報工学,医工学の立場から,人工知能の導入により,より正確な診断支援が行えるのではないかと考える.本研究では,多視点3D及び高精細画像の医用応用を想定して,我々が今まで研究してきた情報工学,画像工学的アプローチを用いることにより,コンピュータによりリアルタイムで大規模かつ自動的に画像を診断する新しい手法を開発することを目指している.
質感研究データベースにおけるHEVC画像品質のテクスチャ解析と質感種別の分類方法に関する研究
我々は,今までに符号化画質評価に関する研究を行っており,特に,多視点3D画像や高精細画像と画像符号化との関係を明らかにしてきた.しかしながら,質感は考慮しておらず,実際に,画像符号化と質感の関係は定量的に明らかでは無い.画像符号化と質感の関係を明らかにすることで,放送分野,交通情報システム,医用画像工学に加えて,様々な分野に貢献できると考えられる.本研究では,Webから無償で利用可能な質感研究データベースを用いて,まず,H.265/HEVC符号化させた質感評価画像を作成し,テクスチャ解析に基づき,客観的な数値化を行うことで評価を行い,結果を考察した.次に,実験結果に基づき,サポートベクターマシンを用いることで,質感種別について分類可能かどうかの検討を行い,自動化を想定して考察を行った.また,医用画像診断に対する応用について研究を行っている.
スパース辞書学習型コーディングに基づく画像の最適表現に関する研究
現在進行中!
3DCG画像のセマンティックセグメンテーションに関する研究
現在進行中!
Autowareを用いた自動運転車の自己位置推定に関する研究
自動運転オープンソフトウェアの一つであるAutowareでは,自動運転車の自己位置推定,環境認識,経路制御を始めとする自動運転技術をコンピュータシステム上でシミュレーションすることが可能である.従来から自己位置推定に関する研究は多く行われてきたが,情報工学,画像工学の観点から,自動運転に適用可能な自己位置推定に関するシミュレーションが不十分であった.自動運転においては,基本的にヒトが操作しないがゆえに,交通事故防止のため,高精度な自己位置推定が可能な情報システムの構築をする必要があると考えられる.本研究では, Autowareを用いることにより,自動運転車の自己位置推定に関して,情報工学,画像工学の観点からシミュレーション実験を行っている.
顕著性マップを用いた3DCG画像の関心領域推定に関する研究
現在進行中!
360度カメラ画像・映像の画質評価に関する研究
現在進行中!