アフィン変換を用いた動き補償予測に関する検討
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概要
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本報告では、従来の平行移動モデルに代わり、アフィン動きモデルを用いた領域分割動き補償方法を提案する。本手法では、K平均クラスタリングによって領域分割された各小領域ごとに動き補償予測が行なわれる。アフィン動きモデルの導入により、従来の平行移動に加え、物体の回転や伸縮の補償も可能となる。なお、予測誤差画像はDCT符号化され、動きパラメータと領域形状情報と共に多重化される。アフィン動きモデルを用いた動き補償により、予測誤差電力は従来の平行移動補償に比べ60-70%程度に低減される。さらに、提案方式をMPEG1の動き補償部分に組み込んだ結果、復号画像のSN比は従来法に比べ1.5dB前後向上する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-07-26
著者
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