フラクタル画像符号化における可変形状領域分割の有効性
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
本稿では, フラクタル画像符号化における可変形状領域分割法の有効性を検討する.フラクタル符号化のブロック分割法として, 従来, 四分木分割法を用いていた.この手法は符号化後の誤差が大きなレンジブロックに対して, そのブロックをサブブロックに分割して画質の向上を図っている.しかしレンジブロックの個数が増大して符号量が増加するため、必ずしもレート-歪み特性が向上するものではなかった.そこで先の論文では、レンジブロックを構成する画素の個数は概略一定のままで、ブロックの辺を局所的なエッジに沿うように適応的に制御する可変形状領域分割を新しくフラクタル符号化に導入し、有効であることを実験的に示した.本稿では可変形状領域分割により、レート-歪み特性が改善した理由を調べるためにブロックの方向分布とレンジブロック数の関係を比較し, 可変形状領域分割の有効性を考察する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-12-07
著者
関連論文
- 単位超球面上一様分布のための鏡映群によるベクトル量子化器の高次元化(画像符号化・通信・ストリーム技術,及び一般)
- 単位超級面上一様分布のための鏡映群によるベクトル量子化器の設計(画像符号化・通信・ストリーム技術および一般)
- 単位超球面上一様分布のための鏡映群によるベクトル量子化器の設計
- 奇数次拡大体におけるSelf-Dual正規基底の構成法(一般セッション,フレッシュマンセッション,一般)
- 奇標数の偶数次拡大体におけるトレース計算に適した正規基底に関する一考察(一般セッション,フレッシュマンセッション,一般)
- Cyclic Vector Multiplication Algorithm に関する一考察
- F_を定義体とする素数位数楕円曲線の生成
- 3乗剰余および非剰余に基づくツイスト手法
- F_上で twist された楕円曲線が階数1となる標数とトレースの条件
- 3次既約多項式を用いた楕円曲線暗号に関する一考察
- (x^-1)/(x-1)を法多項式とする拡大体における平方根導出の高速化
- GF(P)上の3次多項式の既約判定
- 正規化カイ2乗混合モデルの学習に基づく自動目視検査(情報理論)
- ガウス混合モデルによる織物の毛玉状欠陥検出(画像符号化・通信・ストリーム技術および一般)
- ガウス混合モデルによる織物の毛玉状欠陥検出
- 次世代電子パスポートへの署名偽造攻撃の適用評価
- 埋め込み次数1の非超特異ペアリングフレンドリ曲線上でのGLV法の適用
- I-037 A Consideration on the Residual Distribution in Minimum Mean Absolute Error Prediction
- 228 統計的分類を用いたAWFによる胸部X線CT画像の雑音除去(画像工学 画像処理 ノイズ除去,一般研究発表,日本放射線技術学会 第34回秋季学術大会)
- 超球面上一様分布のための鏡映群によるベクトル量子化器の特性改善(ディジタル信号処理)
- 単位超球面上一様分布のための鏡映群によるベクトル量子化器の高次元化
- 単位超球面上一様分布のための鏡映群によるベクトル量子化器の高次元化(画像符号化・通信・ストリーム技術,及び一般)
- 単位超球面上一様分布のための鏡映群によるベクトル量子化器の高次元化(画像符号化・通信・ストリーム技術,及び一般)
- 単位超球面上一様分布のための鏡映群によるベクトル量子化器の設計
- 単位超球面上一様分布のための鏡映群によるベクトル量子化器の設計
- 反射群VQによるガウス性ベクトルのための高速量子化器と画像符号化への応用
- EMV署名に対するCNTW攻撃の計算量評価(セキュリティ関係,一般)
- EMV署名に対するCNTW攻撃の計算量評価(セキュリティ関係,一般)
- EMV署名に対するCNTW攻撃の計算量評価(セキュリティ関係,一般)
- 画像の局所定常ガウス混合モデルに基づく適応的ウィーナーフィルタを用いた最適雑音除去
- ガウス混成モデルによるボケ像修正ウィナーフィルタ
- ガウス混成モデルによるボケ像修正ウィナーフィルタ
- ガウス混成モデルによるボケ像修正ウィナーフィルタ
- ガウス混成モデルによるボケ像修正ウィナーフィルタ
- ウェーブレット係数の視覚的複雑さを用いた画像深層暗号化法
- 実時間外挿予測-離散サイン変換符号化のLSI化の検討(記録と伝送における高能率符号化)
- 超球面上一様分布のための鏡映群に基づくベクトル量子化器(情報理論)
- 木構造フィルタバンクを用いた円錐ビームヘリカルCTの再構成アルゴリズム
- 木構造フィルタバンクを用いたCTの再構成アルゴリズム
- 木構造フィルタバンクを用いた高速3次元逆Radon変換
- 木構造フィルタバンクを用いた高速3次元逆Radon変換
- 高速演算を目的とした(x^-1)/(x-1)を法多項式とする拡大体
- 高速演算を目的とした(x^-1)/(x-1)を法多項式とする拡大体
- 任意形状領域分割法を導入した雑書除去ウィナーフィルタ
- 任意形状領域分割法を導入した雑音除去ウィナーフィルタ
- 任意形状領域分割法を導入した雑音除去ウィナーフィルタ
- 任意形状領域分割法を導入した雑音除去ウィナーフィルタ
- ガウス混合モデルによる織物の毛玉状欠陥検出
- ガウス混合モデルによる織物の毛玉状欠陥検出
- 多重解像度近似にPN拡散と1次元フーリエ変換を用いた画像電子透かし埋め込み法
- 多重解像度近似にPN拡散と1次元フーリエ変換を用いた画像電子透かし埋め込み法
- 統計的学習を用いたCT画像からの骨輪郭線モデルの推定(ポスターセッション)
- A-6-4 最小2乗予測フィルタを用いた動画像の階層的動き補償(A-6. 情報理論)
- 3乗剰余および非剰余に基づくツイスト手法
- 静止濃淡画像の暗号化と符号化の統合
- ガウス混合モデルに基づく画像のインパルス性雑音除去フィルタ(ディジタル信号処理)
- 反射群による高次元・高レートベクトル量子化法の特性改善
- 反射群による高次元・高レートベクトル量子化法の特性改善
- 反射群による高次元・高レートベクトル量子化法の特性改善
- XTRへの応用を目的とした拡大体F_の高速実装
- M 変換を併用した適応 DCT 画像符号化方式の通信路符号化特性
- 9-1 反射群VQによるガウス性ベクトルのための高速量子化器
- 画像のガウス混成モデルとエントロピー符号化法への応用
- 木構造-全域通過ポリフェーズフィルタバンクを用いた複合TV信号のフレーム内符号化法
- 外挿予測-離散サイン変換符号化方式の画質改善
- 反射群による高速ベクトル量子化法
- 適応予測による外挿予測-離散サイン変換符号化方式の特性改善
- 非直交フィルタサブバンド符号化における符号化利得に基づく適応化 : 画像通信技術,オフィスシステムおよび一般 : 画像通信システム
- 画像のIIRフルサブバンド木符号化における境界の拡張とフィルタの設計 : 画像通信技術,オフィスシステムおよび一般 : 画像通信システム
- 動き補償適応予測方式の基礎的検討 : 画像通信技術,オフィスシステムおよび一般 : 画像通信システム
- 非直交フィルタサブバンド符号化における符号化利得に基づく適応化
- 画像のIIRフルサブバンド木符号化における境界の拡張とフィルタの設計
- 変数変換x:=x^P-x+sおよびx:=x^kの繰り返しによる無限個の既約多項式の導出
- (P^P^-1)/(P^P^i-1)が素数となる場合の原始多項式の導出
- 動き補償適応予測方式の基礎的検討
- 画像のガウス混成モデルに基づくDWT符号化法
- 画像のガウス混成モデルに基づくDWT符号化法
- 画像のガウス混成モデルに基づくインパルス性雑音除去フィルタ
- 画像のガウス混成モデルに基づくインパルス性雑音除去フィルタ
- 14-3 画像のガウス混成モデルに基づくインパルス性雑音除去フィルタ
- GF(P)における3次多項式の高速既約判定アルゴリズム
- フラクタル画像符号化における可変形状領域分割の有効性
- フラクタル画像符号化における可変形状領域分割の有効性
- 可変形状領域分割を用いたフラクタル画像符号化
- サブバンド符号化におけるFIRフィルタバンクのセル面積最小に基づく最適化
- 可変形状領域分割を用いたフラクタル画像符号化
- 可変形状領域分割を用いたフラクタル画像符号化
- サブバンド符号化におけるFIRフィルタバンクのセル面積最小に基づく最適化
- 可変形状領域分割を用いたフラクタル画像符号化
- サブバンド符号化におけるFIRフィルタバンクのセル面積最小に基づく最適化
- 画像の斜交軸DCT符号化法のガウス混成モデルに基づくエントロピー符号化による特性改善
- 画像のサブバンド符号化における全域通過フィルタ木構造バンクの時間 : 周波数局在化による設計
- ウィナーフィルタのための画像の統計的モデルについて
- 木構造フィルタバンクを用いたCTの再構成アルゴリズム
- ガウス混成モデルによる画像の離散ウェーブレットエントロピー符号化
- 木構造フィルタバンクを用いたCTの再構成アルゴリズム
- ガウス混成モデルによる画像の離散ウェーブレットエントロピー符号化
- だ円対称確率分布情報源の類分けスカラエントロピー符号化
- 斜交軸上のDCTによる画像の高能率符号化法
- 画像のDCT-ゾーン符号化方式のM変換による特性改善(記録と伝送における高能率符号化)