学習型動きベクトル量子化による動画像圧縮
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概要
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近年, インターネットの普及によりマルチメディア技術の研究が盛んとなり, 中でも動画像における高能率符号化法の研究が注目されている。その一つとして動きベクトル量子化法(MVQ)が提案されている。これは, ブロックマッチングアルゴリズム(BMA)に比べて計算量が大幅に減少するという方式であるが, この方式もコードブックの設計に多大の計算量を要するという欠点が存在する。本研究では, 静止画像における学習型ベクトル量子化法(LVQ)を動画像におけるMVQ手法に適応させ, MVQ手法よりも更に計算量の削減が可能で, かつ汎用性のある学習型動きベクトル量子化(LMVQ)を提案し, シミュレーション実験により画質と計算量の面からMVQ手法と本方式を比較して考察する。
- 1997-09-24
著者
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