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INFINICAM AI

画像圧縮の仕組みと仕様

INFINICAMは、高速度カメラとしての超低遅延性を維持しながらデータ転送量を削減するため、独自設計の固定長圧縮アルゴリズムを採用しています。

圧縮処理のフロー

Section titled “圧縮処理のフロー”

  1. イメージセンサーからのデータ受信

    イメージセンサーから画像データを順次受信します。データは上から下へ、各ライン内は左から右へ（ラスタースキャン順）読み込まれます。

  2. 8×8 ブロック分割と DCT 変換

    データが 8ライン分 揃った段階で 8×8 ピクセルのブロック に分割し、ブロック単位で DCT（離散コサイン変換）を実行します。

  3. 量子化

    DCT係数に対して量子化を行います。

  4. ハフマン符号化

    量子化されたデータをハフマン符号化によって可変長圧縮します。

  5. 128 bit 固定長化（データ打ち切り）

    符号化された 8×8 ブロックデータを 128 bit（16 Byte）の固定長データ として割り当てます。データサイズが 128 bit を超える場合は、超過分のデータを打ち切ります（切り捨てます）。

  6. 転送モジュールへの送出

    128 bit に整形されたデータは、製品のインターフェースに応じて順次送出されます。

    • UC-1: USB モジュール経由
    • GbE-2: Ethernet モジュール経由

固定長圧縮によるメリットと高度な復号機能

Section titled “固定長圧縮によるメリットと高度な復号機能”

データが固定長（1ブロック＝128 bit）で管理されているため、データ位置の特定が容易になり、PC側（CPU/GPU）での柔軟かつ高速な復号処理が実現可能です。提供しているSDKのライブラリ（LIB）もこれらの機能に対応しています。

1. ROI（関心領域）指定による高速復号

Section titled “1. ROI（関心領域）指定による高速復号”

画像全体を復号するのではなく、必要な領域（ROI: Region of Interest）だけを指定してピンポイントに復号できます。これにより、処理負荷とメモリ消費を大幅に削減し、さらなる超高速処理が可能になります。

2. マルチプロセス・GPUによる並列復号

Section titled “2. マルチプロセス・GPUによる並列復号”

各ブロックのメモリ上の配置が定まるため、複数のCPUプロセスやGPUを用いて全領域を並列処理で同時復号することができます。マルチコア環境をフル活用したリアルタイム解析に最適です。

3. DC成分抽出による高速プレビュー関数

Section titled “3. DC成分抽出による高速プレビュー関数”

8×8 ブロックの DC成分（平均輝度データ）のみを取り出して高速に画像化する専用関数 を用意しています。

  • 用途例:
    • 全体像（1/8サイズ縮小画像）の超高速・低負荷な確認
    • 詳細に解析・復号したいROI（関心領域）の位置探索

画像フォーマットの詳細情報の開示について

Section titled “画像フォーマットの詳細情報の開示について”