ストカスティック数を用いた再帰的分割による解像度解釈可変な画像形式

摘要

近年，多くのIoTデバイスが開発されており，その数は年々増加している．IoTデバイスの中核処理の一つは画像処理である．画像処理のIoTデバイスには，監視カメラのQVGA（320×240）からメディカルカメラの8K（7680×4320）までの解像度等，様々な画像形式が混在している．ここで，IoTデバイスを介する画像通信を考える．デバイスから汎用コンピュータへ画像を送信する際は汎用コンピュータ上のソフトウェアで変換が可能なため画像形式を問わず読み込むことができる．汎用コンピュータからIoTデバイスへ画像を送信する際は受信側デバイスのハードウェアに合った画像形式でなければ受信できない．汎用コンピュータが送信前に画像形式を変更する必要がある．IoTデバイスからIoTデバイスへ画像を送信する際は，IoTデバイスに汎用性がない場合送受信双方のIoTデバイスの使用可能な画像形式が合っている必要がある．複数の解像度が混在するIoTデバイスで統一的に操作可能な画像形式が必要となる．ストカスティック数は長さの等しいストカスティック数を表すビットストリームをつなげると，平均の値を持つストカスティック数となる．そのため，量子化精度と解像度の均衡点の調整が容易である．ストカスティック数のこの性質は，1つのハードウェアで量子化精度と解像度が異なる複数のストカスティック数を画像処理できることを意味する．ピクセルをストカスティック数で表し特定の順序にすることで，低コストで解像度変換する画像形式RESSIF（REcrusive Subdivision based Stochastic Image Format）を提案する．本稿では画像を縮小することを考え，RESSIFの画像を縮小する回路は，2進数の画像を縮小する回路よりも回路面積が小さくなることを示す．