対象画像毎に予測器と算術符号を反復最適化する可逆符号化方式
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概要
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先に我々は,レートを最小とする予測器と可変長符号を用いた画像の可逆符号化方式を提案した.この方式では,予測誤差の情報量をガウス関数に基づいた確率モデルを用いて定式化し,画像全体でその総和が最小となるように対象画像毎に適切な予測器を設計している.このため,予測誤差の頻度分布が上記モデルに従わない画像では符号化効率が低下する場合があった.本稿では,一般化ガウス関数に基づいた確率モデルを新たに採用すると共に,このモデルから導出される推定符号量をコストとして,予測器と一般化ガウス関数のパラメータを反復的に最適化する手法を提案する.また,予測誤差の分布が0に集中する平坦部の符号化効率を改善するため,可変長符号に比べてより柔軟なビット配分が可能な算術符号化の導入を図る.シミュレーション実験の結果,本方式は既存の符号化方式を上回る優れた符号化性能を達成することが確認された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-11-14
著者
-
松田 一朗
東京理科大学 理工学部 電気電子情報工学科
-
伊東 晋
東京理科大学理工学部
-
伊東 晋
東京理科大学
-
伊東 晋
東京理科大学理工学部電気電子情報工学科
-
白井 規之
東京理科大学理工学部
-
松田 一朗
東京理科大学 理工学部
-
松田 一朗
東京理科大学
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