画像ごとに適応予測器と算術符号を最適化する可逆符号化方式(画像・映像処理)
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概要
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本論文では, 静止画像用の高能率な可逆符号化方式を提案する. この方式では画像ごとに複数の線形予測器を用意し, これらをブロック単位で切り換えることで画像のエッジやテクスチャの局所的な構造に応じた適切な予測を実現している. また, コンテクストモデリングによって分類された予測誤差の確率密度関数を一般化ガウス関数でモデル化し, このモデルから画素ごとに生成された確率テーブルを用いて予測誤差の適応算術符号化を行っている. 予測係数やブロックごとの予測器の選択情報, 一般化ガウス関数の形状といった符号化に必要なパラメータは, 上記の確率モデルから計算される予測誤差の情報量にパラメータ自身の符号量を加えたコスト関数が最小となるよう繰り返し最適化され, 画像ごとの付加情報として別途符号化される. 予測精度の改善策として, 予測器を切り換えるブロックのサイズを四分木分割に基づいて可変とする手法の導入も図った. 符号化実験の結果, 提案方式は国際標準方式のJPEG-LSに対して6〜44%低い符号化レートを示し, また実験に使用したすべての画像において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
- 2005-09-01
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
-
前田 譲治
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
-
小崎 南羽
東京理科大学理工学部
-
梅津 有司
東京理科大学 理工学部
-
小崎 南羽
東京理科大学理工学研究科
-
前田 譲治
東京理科大学大学院理工学研究科
-
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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