離散時間型セルラニューラルネットワークの非線形補間能力を用いたリフティング方式に基づくロスレスハイダイナミックレンジ画像符号化
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概要
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リフティング方式は線形及び非線形ウェーブレット変換を構成する柔軟な方式の一つである.本論文では離散時間型セルラニューラルネットワーク(DT-CNNs)を用いたリフティング方式に基づくハイダイナミックレンジ(HDR)画像のロスレス符号化手法を提案する.提案手法では, DT-CNNsのダイナミクスによる非線形内挿効果によってHDR画像の予測に最適化された空間フィルタが実現される.また, DT-CNNsの出力関数は多値量子化関数として設計されているため, 提案方式はロスレス符号化のための整数型リフティングが構成される.さらに, 提案方式はBテンプレートのみを使用する従来のCNNを用いた画像処理手法と比べてAテンプレートによる非線形補間ダイナミクスを有効に使用している.様々な画像に対して実験を行い, 提案手法の優位性を確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-05-10
著者
-
青森 久
東京理科大学理工学部電気電子情報工学科
-
田中 衞
上智大学理工学部情報理工学科
-
大竹 敢
玉川大学工学部
-
高橋 伸彰
日本アイ・ビー・エム(株)
-
青森 久
上智大学理工学部
-
川上 航平
上智大学理工学部
-
山内 将行
上智大学理工学部
-
山内 将行
広島工業大学工学部電子情報工学科
-
田中 衛
上智大学理工学部情報理工学科
-
田中 衞
上智大学理工学部
-
高橋 伸彰
日本アイ・ビーエム(株)
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