JP2021090135A - 信号処理装置および信号処理方法、システム、学習方法、並びにプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
まず、図1を参照して、本実施形態の信号処理装置の構成について説明する。
次に、図2を参照して、実施形態1の画像回復処理に利用する係数パラメータの取得単位と学習方法について説明する。
人間の視覚特性では、空間周波数の高い複雑な画像の画質劣化は視認しにくい。また、原画像と復号画像を主観的に比較する際、画素値平均が小さく低輝度な暗い画像特徴を有する画像と、画素値平均が大きく高輝度な明るい画像特徴を有する画像では、原画像と復号画像の画素値平均の差が同一の場合、相対的に画素値平均が大きく明るい画像特徴を有する画像の劣化は視認しにくい。
以降、推論処理と画像回復処理という記載は等価として扱う。
画像回復処理は、符号化歪を回復する目的で行うため、原画像と復号画像で差異の生じない画素は回復させる必要がない。同様の解釈を画素ビットまで拡張すると、原画像と復号画像で差異の生じないビットは回復をさせる必要がない。そこで、本実施形態では、画像ブロックごとに、原画像と復号画像で差異が生じる最大ビット位置以上のビットにマスク処理を実施する(つまり、原画像と復号画像で差異の生じない上位ビットにマスク処理を実施する)。ただし、画像回復の時点では原画像を利用することができないため、本実施形態では、画像符号化部1400で、局所復号画像を用いて画像ブロックごとのマスク処理を行うビットを決定する。
図19は、係数パラメータの学習を行う学習器の構成例を示し、図14と同一の構成には同一の符号を付している。
以上の処理を、予め用意した学習画像セットに対して係数パラメータを更新しながら再帰的に繰り返すことで、Nbitマスクを行った画像に対して適した係数パラメータを生成することができる。
画質回復画像は、各画素が固定のビット深度を持ったビット列からなり、符号化歪は、原画像に対してどの程度各画素値に差が生じるかでその大小を論じることができる。
分散小、画素値平均大:M=2
分散大、画素値平均小:M=2
分散大、画素値平均大:M=3
このようにすることで、人間の視覚特性上画質劣化が視認しづらい画像ブロックほどLSBのマスク量を大きくすることができる。
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
Claims (30)
- 非可逆圧縮された画像データを復号して復号画像を生成する復号部と、
前記復号画像に対して画像回復処理を行う回復処理部と、を有し、
前記回復処理部は、特定の画像情報に応じてブロックごとに回復処理を行うか否かを決定し、回復処理を行うと決定したブロックに対して、前記特定の画像情報に応じて回復処理を行うことを特徴とする信号処理装置。 - 画像データを量子化する量子化部と、所定のブロック単位に量子化値を決定する量子化制御部とを含む、画像データを非可逆圧縮して符号化データを生成する符号化部を更に有し、
前記量子化制御部は、前記特定の画像情報を算出し、算出した画像情報に応じて量子化値を決定することを特徴とする請求項1に記載の信号処理装置。 - 前記符号化部で算出した前記特定の画像情報を前記回復処理部に通知し、
前記回復処理部は前記符号化部から通知された画像情報に応じて回復処理を行うことを特徴とする請求項2に記載の信号処理装置。 - 前記回復処理部は、予め学習済みの係数を用いた推論に基づき回復処理を行うことを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の信号処理装置。
- 前記予め学習済みの係数は前記特定の画像情報ごとに学習し取得され、
前記回復処理部は、学習の時点で回復性能が所定より低い画像情報の回復処理は行わないことを特徴とする請求項4に記載の信号処理装置。 - 前記特定の画像情報は、輝度情報であることを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の信号処理装置。
- 前記特定の画像情報は、空間周波数情報であることを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の信号処理装置。
- 前記回復処理部は、前記復号画像に関連する量子化情報を受信し、前記量子化情報に基づいて、量子化値が所定より小さいブロックの回復処理を行わないことを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の信号処理装置。
- 前記量子化制御部は、前記回復処理部が回復処理を行わない特定の画像情報を有するブロックの量子化値を小さくすることを特徴とする請求項2に記載の信号処理装置。
- 前記復号画像を少なくとも2つのコンポーネントに変換するコンポーネント変換部と、
前記変換されたコンポーネントから前記復号画像と同じ画像形式のデータに変換する逆コンポーネント変換部を更に有し、
前記回復処理部は、前記コンポーネント変換部で変換されたコンポーネントごとに回復処理を行い、回復する色コンポーネントを生成し、
前記逆コンポーネント変換部は、前記回復する色コンポーネントに逆コンポーネント変換を施し、回復画像を生成することを特徴とする請求項1から9のいずれか1項に記載の信号処理装置。 - 前記コンポーネント変換部は、前記復号画像を少なくともRed,Green,Blueからなる色コンポーネントに変換し、
前記特定の画像情報は、前記コンポーネント変換部により生成される少なくともRed,Green,Blueの色コンポーネントの内、Greenの情報であることを特徴とする請求項10に記載の信号処理装置。 - 前記コンポーネント変換部は、前記復号画像を少なくとも輝度と色差からなる色コンポーネントに変換し、
前記特定の画像情報は、前記コンポーネント変換部により生成されるコンポーネントの内、輝度情報であることを特徴とする請求項10に記載の信号処理装置。 - 前記量子化制御部は、前記特定の画像情報に応じて量子化制御の単位であるブロックサイズを決定することを特徴とする請求項2または9に記載の信号処理装置。
- 画像データを量子化する量子化部と、所定のブロック単位に量子化値を決定する量子化制御部を含む、画像データを非可逆圧縮して符号化データを生成する符号化部と、
前記符号化データを復号して復号画像を生成する復号部と、
復号画像に対して、特定の画像情報に応じてブロックごとに回復処理を行うか否かを決定し、回復処理を行うと決定したブロックに対して、前記特定の画像情報に応じて回復処理を行う回復処理部とが、それぞれネットワークにより通信可能であって、少なくとも前記符号化データ、前記復号画像、並びに前記特定の画像情報の送受信が可能であることを特徴とする信号処理システム。 - 非可逆圧縮された画像データを復号して復号画像を生成する復号部と、
予め学習済みの係数を用いて、前記復号画像の回復処理を行う推論を行うことで、画質が回復された画像を生成する回復処理部と、を有し、
前記回復処理部は、
前記復号画像を所定のブロック単位に分割し、復号画像ブロックを生成する画像分割部と、
前記ブロック単位に画像の加工を行い、加工した画像ブロックを生成する画像加工部と、を更に有し、
前記加工した画像ブロックは、前記復号画像ブロックの所定のビットを操作し情報量を削減することによって生成し、前記回復処理部は前記加工した画像ブロックに対して画像回復処理を行うことを特徴とする信号処理装置。 - 非可逆圧縮した画像データを生成する符号化部を更に有し、
前記符号化部は、前記画像加工部で加工するビット情報である非回復ビットを算出し、
前記回復処理部は、前記非回復ビットを用いて画像回復処理を行うことを特徴とする請求項15に記載の信号処理装置。 - 前記符号化部は、局所復号画像を生成する局所復号部を更に有し、
前記局所復号画像と符号化前の画像である原画像の各画素で差異の生じる最大ビット位置を、所定のブロックごとに算出し、前記最大ビット位置以上のビットを前記非回復ビットとし、
前記回復処理部は、前記画像加工部で前記非回復ビットをマスクした画像ブロックに対して画像回復処理を行うことを特徴とする請求項16に記載の信号処理装置。 - 前記画像加工部は、前記復号画像ブロックの下位ビットから所定のビット数をマスクまたはシフトし、
前記所定のビット数は、前記復号画像ブロックの輝度が大きいほど大きいことを特徴とする請求項15から17のいずれか1項に記載の信号処理装置。 - 前記画像加工部は、前記復号画像ブロックの最下位ビットから所定のビット数をマスクまたはシフトし、
前記所定のビット数は、前記復号画像ブロックの空間周波数が高いほど大きいことを特徴とする請求項15から17のいずれか1項に記載の信号処理装置。 - 前記回復処理部は、前記予め学習済みの係数を少なくとも2つ有し、前記画像加工部で行う所定のビットの操作に応じて切り替えることを特徴とする請求項15から19のいずれか1項に記載の信号処理装置。
- 画像データを非可逆圧縮した符号化データを生成すると共に、局所復号画像を生成する局所復号部を有し、
前記局所復号画像と符号化前の画像である原画像の各画素で差異の生じる最大ビット位置を、所定のブロックごとに算出し、前記最大ビット位置以上のビットを非回復ビットとして算出する符号化部と、
前記符号化データを復号して復号画像を生成する復号部と、
予め学習済みの係数を用いて、前記復号画像の画像回復処理を行う推論を行うことで、画質が回復された画像を生成する回復処理部とが、それぞれネットワークにより通信可能であって、少なくとも前記符号化データ、前記復号画像、並びに前記非回復ビットの送受信が可能であることを特徴とする信号処理システム。 - 非可逆圧縮された画像データを復号した第1の復号画像の画質を回復し、画質が回復された画像を生成するニューラルネットワークに用いる係数の学習方法であって、
前記係数は、
前記第1の復号画像の所定のビットを操作し情報量を削減した第2の復号画像と、非可逆圧縮する前の画像である第1の原画像の所定のビットを操作し情報量を削減した第2の原画像に基づいた学習により生成することを特徴とするニューラルネットワークの学習方法。 - 前記第1の復号画像と前記第1の原画像の各画素で差異の生じる最大ビット位置以上のビットを非回復ビットとし、
前記所定のビットの操作は、前記非回復ビットのマスクであることを特徴とする請求項22に記載のニューラルネットワークの学習方法。 - 前記所定のビットの操作は、最下位ビットから所定のビット数をマスクまたはシフトすることであって、前記第1の復号画像を所定のブロック単位に分割した復号画像ブロックの輝度が大きいほど、マスク量またはシフト量が大きいことを特徴とする請求項22または23に記載のニューラルネットワークの学習方法。
- 前記所定のビットの操作は、最下位ビットから所定のビット数をマスクまたはシフトすることであって、前記復号画像ブロックの空間周波数が高いほど、マスク量またはシフト量が大きいことを特徴とする請求項24に記載のニューラルネットワークの学習方法。
- 前記所定のビットの操作ごとに、係数の学習を行うことを特徴とする請求項22から25のいずれか1項に記載のニューラルネットワークの学習方法。
- 復号部が、非可逆圧縮された画像データを復号して復号画像を生成する復号ステップと、
回復処理部が、前記復号画像に対して画像回復処理を行う回復処理ステップと、を有し、
前記回復処理ステップでは、特定の画像情報に応じてブロックごとに回復処理を行うか否かを決定し、回復処理を行うと決定したブロックに対して、前記特定の画像情報に応じて回復処理を行うことを特徴とする信号処理装置が実行する信号処理方法。 - 復号部が、非可逆圧縮された画像データを復号して復号画像を生成する復号ステップと、
回復処理部が、予め学習済みの係数を用いて、前記復号画像の回復処理を行う推論を行うことで、画質が回復された画像を生成する回復処理ステップと、を有し、
前記回復処理ステップは、
画像分割部が、前記復号画像を所定のブロック単位に分割し、復号画像ブロックを生成する画像分割ステップと、
画像加工部が、前記ブロック単位に画像の加工を行い、加工した画像ブロックを生成する画像加工ステップと、を更に有し、
前記加工した画像ブロックは、前記復号画像ブロックの所定のビットを操作し情報量を削減することによって生成し、前記回復処理ステップでは前記加工した画像ブロックに対して画像回復処理を行うことを特徴とする信号処理装置が実行する信号処理方法。 - コンピュータに、請求項22から26のいずれか1項に記載されたニューラルネットワークの学習方法を実行させるためのプログラム。
- コンピュータに、請求項27または28に記載された信号処理方法を実行させるためのプログラム。
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