我々は, 高精細画像を扱うハードコ伸長技術であるFBTC (Fixed BlockTruncation Coding) の提案を行ってきた。FBTCは, 固定長の符号化方式で, 以下の4つの特長を備えている。
1) 自然画像をはじめCGや文字画像の画質劣化が少ない。
2) 圧縮状態で画像の編集が可能。
3) ハードウエア規模が小さい。
4) 高速処理が可能
このFBTCを用いることにより, 2次記憶装置 (ハードディスク) を, 従来半導体メモリのみでしか実現できなかったハードコ用の大容量の画像メモリとして利用できることを確認した。

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近年のインターネット環境の発展に伴い, 静止画像などのディジタルコンテンツの流通が盛んになってきている. これらディジタルデータは劣化なく複製が容易に行えることから, データの不正コなどが問題となっており, この問題の対策として電子透かし法の研究が進められている. 第3者による透かしに対する攻撃としては, , 画像編集などが考えられるが, 中でもは, 画像データの保存, 伝送の際に必要不可欠であるため, に対して耐性のある電子透かし法が望まれる. そこで, 本稿では, 一般的な方式であるJPEG圧縮に対して耐性を考慮した, DCT係数の大小関係を利用した電子透かし法について検討を行ったので報告する.

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Recently, image hard copiers print tens of Mbytes of image data. Hard copiers, therefore, require large capacity of built- in frame memories to temporarily store input image data. Then memories cost expensive, image compression techniques are required. In addition to high compression ratio, two concepts were considered to study image coding schemes for hard copiers; i.e. (1) high-speed processing, (2) application for an image edition. Considering these concepts, we proposed 2 types of coding schemes: the DPCM (Differential Pulse Code Modulation) type and the GBTC (Generalized Block Truncation Coding) type. Both types transform the R, G and B data to luminance Y and color differences I and Q to subsample I and Q for which the human vision system has low resolving power. All calculations in the schemes were replaced by an integer-type approximation to process speedily. Moreover, both schemes generate fixedlength codes to edit images easily. Computer simulation results showed that test images with 24 bits/pel were reduced to 6 bits/pel by the DPCM-type scheme and 4.5 bits/pel by the GBTC-type scheme with good quality of restored images.

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画像のディジタル化とそのファイルフォーマットと題して, ディジタルの立場から, 現在流通している画像フォーマットを中心に解説する。まず画像信号の性質等に述べ, ディジタル画像表現形式として, ビットマップ形式と, ベクタ形式, 表色系, について述べる。次に, ディジタル方式の概要について述べ, 画像符号化モデルとしてランレングス符号化について解説する。画像ファイルフォーマットについては, 代表的な方式として, TIFF, GIF, PIC2, JPEG, JBIG, MPEG1, 2についてそれぞれ述べる。

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A new method of character image compression, for use in a system for the prompt reporting of election results on broadcast TV, has been developed. It compresses character images without information loss using adaptive arithmetic coding and 2-D spatial resolution conversion. The encoder draws kanji characters onto an oversized bitmap domain and compresses this using adaptive arithmetic coding. The decoder converts the image from binary to grayscale at a reduced spatial resolution appropriate for TV broadcasting. The method has been adopted for KINDS, a system for the prompt reporting of election results on NHK TV, and was applied to the election of the House of Councillors on 12 July 1998. The characteristics of the method are discussed in relation to the context length of the coding and the nonstationarity of the images using the actual results of the election.

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近年、情報社会における画像情報の重要性がますます高まってきている。画像情報は情報量が多く、メモリ容量や通信速度の観点からみて実用的に利用するためには、技術が必要不可欠である。現在、静止画像においては、JPEGアルゴリズムによる方法が主流となっている。しかし、これに代わる高能率なアルゴリズムとして、画像に存在する部分的自己相似性に着目した、フラクタル法の研究・開発が盛んである。本稿では、フラクタル法の復号化処理に着目し、カオスゲームアルゴリズム理論を用いた復号化処理の並列化への応用を提案し、その方法を示す。

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近年，深層学習を用いた

と画像通信に関する研究開発が盛んになっている．は，国際標準方式の一部を深層学習で置き換える方式（部分適用方式）と，全体を深層学習で行う方式（エンドエンド方式）に分類される．画像通信は，人間が感じる主観画質を深層学習で推定する方式（画質評価）と，ネットワークの混雑状況を予測して送信レートを制御する方式（適応レート制御）に分類される．本稿では，これらの研究開発動向の紹介を行うと共に，筆者らによる研究開発事例の紹介を行う．

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動センサは、高精細、高フレームレート等の高レート化に伴う、読み出し、転送時におけるボトルネックの解消を目指した、機能を有するイメージセンサである。本稿では、動イメージセンサの新たな構成法として、列並列に処理を行なうセンサを提案する。列並列処理構成では、センサ部、メモリ部、処理部を分離して配置し、処理部を列で共通に利用する。CMOS1.0μm ruleにより、プロトタイプの回路およびレイアウト設計を行なった結果、画素並列に処理を行なう従来の構成法と比し、開口率や消費電力が大幅に改善され、通常のCMOSイメージセンサと同等の性能を実現した。

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本論文では,動画像を対象とし,時空間勾配を利用した3次元予測による可逆圧縮法を提案する.これは,従来GAP,MED などの水平および垂直方向のエッジに着目した予測方式に対して,エッジの方向をより細かく捉えた,2次元空間勾配を利用した静止法を拡張し,3次元時空間勾配を利用した動へ適用したものである.この際, 前フレームに対して動き補償(MC)を適用することで時間方向の相関を効果的に利用し,3次元予測の効率を高めている.実験の結果,符号化レートはJPEG-LSをフレーム毎に独立に適用した場合を13～38%下回るなど,可逆符号化方式として優れた性能であることが確認された.

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我々は、フィードフォワード駆動(Feedforward Driving : FFD)におけるフレームメモリの削減について検討を行っている。高精細画像を用いた評価では、技術を用いた方が量子化を用いた場合よりも優位であることが確認されている。しかし、メモリを削減したFFDの性能は、画像の性質によって変化すると考えられる。そこで今回、数種類の画像データを用いて量子化とを用いたFFDの性能を比較した。その結果、技術を用いたFFDは標準TV画像においても効果的であることがわかった。

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Entropy coding algorithms, such as Huffman coding, frequently use bit operations with variable word lengths and although the pipeline processors of existing DSPs can perform numerical processing efficiently, the bit operations in entropy coding are a heavy burden because of a mismatch between these operations and the pipeline processors. We propose a new approach to implement a full programmable entropy CODEC with a combination of a high-level design LSI-CAD system and field-programmable gate arrays. This method simultaneously provides high performance for entropy coding and full programmability. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated by using it in designing the Huffman encoder of a JPEG image coding algorithm.

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携帯機器用液晶ドライバの低消費電力技術として,フレームメモリを搭載し転送電力を削減する方法がある.しかし,液晶パネルの高精細化に伴いフレームメモリに格納すべきデータ量が増大し,メモリサイズが大きくなることによるコスト増が問題となる.そこで,メモリサイズを縮小するためのデータ圧縮方式を提案する.提案方式では,画像の内容によらず1/2に圧縮でき,標準画像であるSIDBA 15画像で圧縮伸張後の平均PSNR47.9dB(YCbCr色空間上)を実現した.

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現在，ディジタル画像の入出力デバイスの解像度は多岐に渡っており，それぞれの入出力デバイスの性能を活かすには画像の解像度変換（拡大/縮小）が必要である．本研究では，画像を関数表現し，関数データを保存する画像情報の圧縮形式 “Function Image Compression（FIC）”を提案する．FICは画像を関数表現するため，解像度変換は関数のリサンプリング間隔で決定され，解像度変換ごとの画像劣化はない．つまり，画像補間とを同時にできる，解像度変換に適した形式といえる．ここではFICの性能を，画像の拡大精度，解像度変換における計算時間，率の三点から評価し，提案手法の有効性，実用性を示した．

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動手法において, 変換後の係数を増加させずに一部の係数にエネルギーを集中させる目的で, 直交変換が主に利用されている. 大きなエネルギーを持つ変換係数を保存することが, 動の主たる技法である. 直交変換の特徴としては, 基底の数が少ないことが挙げられ, このために変換がシフト不変性を持たず, 圧縮後に輪郭が消失するなどの問題が発生する. これに対して, 基底の数を増加させた冗長変換を利用することにより輪郭をうまく表現することが可能になるが, 変換係数を削減することが主眼である圧縮という観点から見れば冗長変換は効率的ではなく, 圧縮には不向きであると考えられてきた. 近年, 変換後の係数を射影を用いて削減するIterative Projection-Based Noise Shapingが開発され, 静止の手法として提案された. 筆者らは冗長変換を動に用いる有効性について論じる.

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PTV( Particle Tracking Velocimetry) is applied to images with moving particle images. Properties required for image sensors to analyze movements of scattered particles are discussed. Much higher frame rate than 30 pps is essential, which is realized by parallel readout architecture. Lower descretization level and image compression effectively work to keep both high frame rate and high spatial resolution (number of pixels) for a given number of readout lines. 1) The optimum descretization level for PTV is 4 to 6 bit: 2) Image compression schemes generate weak false particle images, which can be compensated by post-processing if the scheme is not complicated.

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