平成２６年度伊東研究室卒研テーマ定員名研究室メンバー：伊東晋教授、亀田裕介助教、Ｍ２：5名、Ｍ１：6名（研究室のＨＰ： http://itohws03.ee.noda.tus.ac.jp にも本文を掲載しています。）静止画像・動画像のデータ圧縮 Lossless符号化の性能比較膨大な情報量を持ったデジタル画像を、スマホやタブレット端末でサクサク扱うには、JPEGやMPEG等のデータ圧縮技術が不可欠です。伊東研究室では、より高能率かつ高品質な画像圧縮アルゴリズムの研究に取り組んでいます。特に、画質劣化が一切発生しないLossless符号化では、当研究室で開発した予測符号化方式が、世界最高レベルの圧縮率を誇っています。データ量 Seam Carving を用いた画像のリサイズリサイズとは、画像のサイズ（縦横のピクセル数）を変更する処理を指します。スマホやタブレット端末のディスプレイ上に、解像度や縦横比の異なる画像を表示するには、画像のリサイズが必須です。当研究室では、Seam Carvingを用いることで、画像内の重要な構造やオブジェクトを保持したまま画像をリサイズする手法や、リサイズ画像から効率的に原画サイズに戻す手法についても研究しています。リサイズ画像原画像形状可変な関数による画像の近似表現静止画像は、２次元の連続関数を多数加算することで近似的に表現することができます。これらの関数の位置や周波数、大きさなどのパラメータを画像毎に適切に設定することで、効率的に画像を近似表現する手法について研究しており、今年は、動画像にもこの手法を拡張していきます。原画像近似画像関数例関数例変分法による動画像の動き推定動画像の動きを推定することにより、被写体の動作の認識、対象物体の移動速度やカメラの自己運動の算出などが可能になります。変分法の理論を用いて、動画像の動きをピクセル単位で高精度に推定する手法などについて研究しています。動画像ピクセル単位の動き RGB画像深度画像奥行き情報(深度画像)の表現と品質評価一般的なカメラでは、被写体の色を表すＲ(赤)、Ｇ(緑)、Ｂ(青)の３信号で構成されるカラー画像を取得できます。それに対し、Kinectなどのレンジセンサや、ステレオカメラでは、カメラから被写体までの奥行きを表す「深度画像」を取得できます。当研究室では、深度画像の性質や効率的な表現法、およびその品質評価などについて研究しています。