ウェーブレットエネルギー分布のベクトル量子化による輪郭の分類と画像圧縮

概要

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2進ウェーブレット変換は原信号に対してシフト不変な表現となり、スケール間の推移によりエッジ等の特異点の記述を行うことが可能である。また、エッジ座標でウェーブレット変換を標本化し、原画像復元が可能であることが知られており、これを利用した雑音除去、画像圧縮等への応用が報告されている。本報告では、画像の輪郭をウェーブレット変換により検出するために、水平・垂直方向のウェーブレット変換を2乗和により統合する。この2乗和をウェーブレットエネルギー分布と定義する。さらに、エネルギー分布を画像の輪郭上で標本化し、輪郭の性質を記述する。また、輪郭上のエネルギー分布に対してLBGアルゴリズムによるベクトル量子化法を適用し輪郭を輝度勾配とリプシッツレギュラリティから分類する。この分類結果を符号化することで、低ビットレート画像符号化を試みる。画像の復元の際には、標本化されたウェーブレットエネルギー分布のみを用いて原画像を復元するが、ローカルミニマムに陥る危険性がある。そこで、射影の初期段階では復元画像に対する拘束条件が緩く、復元の終了時には拘束条件を厳しいものとするCoarse-to-fine復元法を適用し、ローカルミニマムに陥る危険性を減少させる。以下、ウェーブレット変換による輪郭の抽出、LBGアノレゴリズムによる輪郭の分類、画像符号化と復元について順に説明する。
1996-03-11

ウェーブレットエネルギー分布のベクトル量子化による輪郭の分類と画像圧縮

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