お知らせ 研究会の開催と会場に参加される皆様へのお願い(2022年6月開催~)
電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
[ログイン]
技報アーカイブ
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2022-01-24 12:40
ガウス分布重み計算の近似によるバイラテラルフィルタの高速化
小島史也名工大)・前田慶博東京理科大)・福嶋慶繁名工大IE2021-33
抄録 (和) バイラテラルフィルタは代表的なエッジ保存平滑化フィルタでありガウス分布が用いられている.ガウス分布は画像処理で使われる基本的な分布であり,畳み込みや画像処理の重みとしてよく使用される.ガウス分布は$exp$関数によって計算可能であるが,この計算は通常よりも重いため高速化が求められる.典型的な高速化手法はLUTを使用し事前計算結果を格納しておくことである.しかし,バイラテラルフィルタの場合,画素に応じて値が変わるため効率的なテーブル参照を行うことができない.浮動小数点の信号を畳み込む場合は量子化が必要という問題もある.
そこで,本研究ではバイラテラルフィルタの重み計算を近似計算で行うことで高速化する手法を提案する.$exp$関数の定義式を利用した近似や多項式近似を用いた結果を比較し,近似計算がLUT参照よりも高速に動作することを確認した. 
(英) Bilateral filter is a typical edge-preserving smoothing filter that uses a Gaussian distribution.The Gaussian distribution is the basic distribution used in image processing and is often used as weights in convolution and image processing.The Gaussian distribution can be computed by the exp function, but this computation is heavier than usual and needs to be accelerated.A typical speed-up method is to use a LUT to store the precomputed results. However, in the case of bilateral filters, the value changes depending on the pixel, so efficient table referencing is not possible.There is also the problem of the need for quantization when convolving floating point signals.In this study, we propose a method to speed up the calculation of bilateral filter weights by approximate calculation.The results of approximations using the defining equation of the exp function and polynomial approximations were compared, and it was confirmed that the approximate calculation works faster than the LUT reference.
キーワード (和) バイラテラルフィルタ / ガウス分布 / 高速化 / / / / /  
(英) Bilateral filter / Gaussian distribution / Acceleration / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 346, IE2021-33, pp. 33-38, 2022年1月.
資料番号 IE2021-33 
発行日 2022-01-17 (IE) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード IE2021-33

研究会情報
研究会 IE  
開催期間 2022-01-24 - 2022-01-24 
開催地(和) 国立情報学研究所 
開催地(英) National Institute of Informatics 
テーマ(和) 画像処理・符号化および一般 
テーマ(英) Image Processing, Image Coding, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IE 
会議コード 2022-01-IE 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ガウス分布重み計算の近似によるバイラテラルフィルタの高速化 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Acceleration of Bilateral Filter by Approximating Gaussian Weight Calculation 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) バイラテラルフィルタ / Bilateral filter  
キーワード(2)(和/英) ガウス分布 / Gaussian distribution  
キーワード(3)(和/英) 高速化 / Acceleration  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 小島 史也 / Fumiya Kojima / コジマ フミヤ
第1著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: NITech)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 前田 慶博 / Yoshihiro Maeda / マエダ ヨシヒロ
第2著者 所属(和/英) 東京理科大学 (略称: 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称: TUS)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 福嶋 慶繁 / Norishige Fukushima / フクシマ ノリシゲ
第3著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: NITech)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者 第1著者 
発表日時 2022-01-24 12:40:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 IE 
資料番号 IE2021-33 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.346 
ページ範囲 pp.33-38 
ページ数
発行日 2022-01-17 (IE) 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会