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
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概要
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画像データの高能率符号化において, 画像を正方ブロックに分割し, ブロックごとにDCTを施して無相関化を行い, その変換係数列をエントロピー符号化する方法が広く用いられている. 本論文では, この方法におけるエントロピー符号化の能率を改善する手法として, 画像にガウス定常過程を要素とする混成モデルをあてはめ, DCT係数列が属するガウス定常過程の統計的性質に応じたエントロピー符号化器をブロックごとに割り当てる方法を提案する. 提案法におけるガウス混成モデルは, 従来の定常モデルを基礎とし, ブロックの平均電力をパラメータとして画像の局所的活性度の変化への適応を図ったもので, モデルの分解能を画像の統計的性質によらずあらかじめ決定でき, そのパラメータ検出処理が容易であるという特長をもつ. 提案法により, DCT係数列の分布をガウス化できるため, 無相関化後の係数間の非独立性による冗長性の低減および符号表の普遍化という二つの効果が得られ, 圧縮率の改善法として有効であることをシミュレーション実験結果により明らかにする.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-07-25
著者
-
森川 良孝
岡山大学工学部通信ネットワーク工学科
-
森川 良孝
岡山大
-
山根 延元
岡山大学工学部
-
浜田 博
岡山大学工学部電気電子工学科
-
浜田 博
岡山大学
-
梅田 清
キャノン(株)
-
森川 良孝
岡山大学工学部
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