CNNによる準可逆化伝送方式 : 「美」の圧縮再生について
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概要
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もともと美しいアナログ元画像(実数画像)からその美しさを最小情報量で表現されるデジタル画像を生成し、それを伝送し、そのデジタル画像から元の美しいアナログ元画像にほぼ等価な画像に完全に再生できるならば、その伝送方式を準可逆伝送方式と呼ぶことにする。本論文では、準可逆伝送方式に利用できる最適量子化制御をニューロン(1ビットAD変換器)の集合、すなわち、セルという単純な回路が局所的に接続されたセルラーニューラルネット(Cellular Neural Network(CNN))で生成すること、そして、その準可逆伝送はCNNを利用して初めてできるものであると期待して、問題点を含めて議論することにする。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-06-21
著者
-
田中 衞
上智大学理工学部情報理工学科
-
丹治 裕一
香川大学工学部信頼性情報システム工学科
-
田中 衛
上智大学理工学部情報理工学科
-
中口 俊哉
上智大学理工学部電気電子工学科
-
丹治 裕一
上智大学理工学部電気電子工学科
-
Tanji Y
Kagawa Univ. Takamatsu Jpn
-
Tanji Yuichi
Dept. Of Electrical And Electronic Engineering Sophia University
-
田中 衞
上智大学理工学部
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