3. 圧縮画像におけるノンリファレンス型画質改善の検討
3.4. 提案手法：クラスタリングを用いたノンリファレンス型ウィーナーフィルタ
3.4.5. 予備実験：原画ありウィーナーフィルタ
3.4.5.1. 行領域ごとのウィーナーフィルタ
図3. 5 行ごとのウィーナーフィルタ（1000bps）.
図3. 6 行ごとのウィーナーフィルタ（7500bps）
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
1 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97 103 109 115 121 127 133 139 145
PSNR[dB]
frame number
h264 1000bps column 1000bps
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
1 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97 103 109 115 121 127 133 139 145
PSNR[dB]
frame number
h264 7500bps column 7500bps
33
3.4.5.2. 列領域ごとのウィーナーフィルタ
図3. 7 列ごとのウィーナーフィルタ（1000bps）
図3. 8 列ごとのウィーナーフィルタ（7500bps）
32 34 36 38 40 42 44 46
1 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97 103 109 115 121 127 133 139 145
PSNR[dB]
frame number h264 1000bps
row 1000bps
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
1 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97 103 109 115 121 127 133 139 145
PSNR[dB]
frame number h264 7500bps
row 7500bps
34
3.4.5.3. ブロック領域ごとのウィーナーフィルタ
図3. 9 ブロックごとのウィーナーフィルタ（1000bps）
図3. 10 ブロックごとのウィーナーフィルタ（7500bps）
31 31.5 32 32.5 33 33.5 34 34.5 35 35.5 36
1 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97 103 109 115 121 127 133 139 145
PSNR[dB]
frame number h264 1000bps
block 1000bps
31.5 32 32.5 33 33.5 34 34.5 35 35.5 36 36.5 37
1 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97 103 109 115 121 127 133 139 145
PSNR[dB]
frame number h264 7500bps
block 7500bps
35
3.4.5.4. 考察
結果をみると，領域分割を行ったウィーナーフィルタによって，PSNR 値が改善してい ることがわかる。ただし，フレームごとの行・列領域に分割したウィーナーフィルタリン グによるPSNR値のグラフ形状が類似するのに対し，ブロック領域に分割したウィーナー フィルタ結果については，他のフィルタと比較してグラフの形状が異なってしまっている。
これは，ウィーナーフィルタ領域の大きさに関係すると考えられる。行領域では 1×
1280pxel，列ごとでは720×1pxelごとにウィーナーフィルタをかけているが，ブロック領
域では40×40pxcelに分割し，その中でさらに1×40，40×1pxcelごとにフィルタをかけ
ているため，一度にフィルタリングする領域が少ない。そのため，
本実験によって，自己相関ベクトル群から選択したウィーナーフィルタが正しいもので あれば，PSNR値が改善されることが確認できた。
実験結果：原画像なしウィーナーフィルタ
3.4.5.5. 原画像なし，行領域ごとのウィーナーフィルタ
図3. 11 行ごとのウィーナーフィルタ（1000bps）
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45
1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140
PSNR[dB]
frame number
h264 column
36
図3. 12 行ごとのウィーナーフィルタ（7500bps）
3.4.5.6. 原画像なし，列領域ごとのウィーナーフィルタ
図3. 13 列ごとのウィーナーフィルタ（1000bps）
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45
1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140
PSNR[dB]
frame number
h264 column
32 33 34 35 36 37 38 39 40
1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140
PSNR[dB]
frame number
h264 row
37
図3. 14 列ごとのウィーナーフィルタ（7500bps）
3.4.5.7. 原画像なし，ブロック領域ごとのウィーナーフ
ィルタ
図3. 15 ブロックごとのウィーナーフィルタ（1000bps）
35 36 37 38 39 40 41 42
1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140
PSNr[dB]
frame number
h264 row
0 5 10 15 20 25 30 35
1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140
PSNR[dB]
frame number
h264 column
38
図3. 16 ブロックごとのウィーナーフィルタ（7500bps）
3.4.5.8. ウィーナーフィルタ可視化
ウィーナーフィルタの結果について主観的に評価するため，グラフに表示して可視化を 行う。行ごとのウィーナーフィルタのうち，無作為に選出した隣り合う行に対してフィル タリングを行った50000種類について図3. 17に示す。また，87種類の学習動画から作成 した、行領域ごとの全ウィーナーフィルについてクラスタリングを行い、結果として得ら れた100の重心となるウィーナーフィルタを，図3. 18に示す。
0 5 10 15 20 25 30 35
1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140
PSNR[dB]
frame number
h264 row
39
図3. 17 行領域のウィーナーフィルタ例
filter's elements
filter's elements
40
図3. 18 行領域のウィーナーフィルタクラスタリング結果