画像圧縮に適した特異値分解アルゴリズムの考察(科学技術計算,「ハイパフォーマンスコンピューティングとアーキテクチャの評価」に関する北海道ワークショップ(HOKKE-2006))
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概要
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これまでに画像のデータ量を圧縮する様々な方法が提案されている.ここでは,Kakarala-Ogunbonaの画像圧縮アルゴリズムを取り上げる.この方法と離散ウェーブレット変換とを併用することで,すぐれた画像圧縮が可能となる.この方法には行列の多分割(multiresolution)特異値分解の計算過程が含まれるが,その数値的検証はこれまで十分には行われてはいない.本論文では,まず,画像のタイプによって特異値分布が大きく変動すること,ある場合には特異値がクラスタをなすことを数値的に示す.特異値の近接度が高いと既存の特異値分解ルーチンでは必ずしも特異ベクトルが高精度に求められるとは限らず,圧縮画像が原画像と大きく異なってしまう危険性がある.そこで,本論文において,特異値のクラスタを分散させ,特異値相互のギャップを拡大するアルゴリズムを提案し,数値実験によってその効果を明らかにする.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2006-02-27
著者
-
芦野 隆一
大阪教育大学数理科学
-
中村 佳正
京都大学大学院情報学研究科数理工学専攻
-
守本 晃
大阪教育大学
-
近藤 弘一
同志社大学理工学部
-
近藤 弘一
同志社大学工学部
-
小幡 雅彦
株式会社jalインフォテック
-
小幡 雅彦
京都大学 情報学研究科 数理工学専攻
-
岩崎 雅史
科学技術振興機構 PRESTO
-
中村 佳正
京都大学 情報学研究科 数理工学専攻
-
岩崎 雅史
京都府立大学生命環境学部
-
中村 佳正
京都大学
-
芦野 隆一
大阪教大
-
芦野 隆一
大阪教育大学 数理科学
-
芦野 隆一
大阪教育大学
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