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最大符号化利得を持つ新しいサブバンド画像情報圧縮方式の研究

一种新型编码增益最大的子带图像信息压缩方法研究

基本信息

批准号：
06650409
负责人：
谷本正幸
金额：
$ 1.28万
依托单位：
Nagoya University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
财政年份：
1994
资助国家：
日本
起止时间：
1994 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

DCT符号化で見られるブロック歪を抑圧できる圧縮符号化方式としてサブバンド符号化方式に着目し、まず、符号化利得を最大にする最適サブバンドフィルタを理論的に求めた。この最適サブバンド符号化方式は、入力側でのエンファシスと理想フィルタによるサブバンド分割および出力側での理想フィルタによる合成とディエンファシスによって構成される。次に、実際の超高精細画像を用いたシミュレーションの結果、最適サブバンド符号化方式により、従来の方式に比べて再生画像のSN比が4dB程度向上することが示された。また、実際の符号化では、帯域分割に用いるフィルタは従来のサブバンド方式で用いられている。QMF等でも理想フィルタの場合と比べてエンファシスの効果をほとんど低下させないことも確認された。一方、エンファシスは、周波数帯域の分割数が少ない時により効果的であり、また、超高精細画像のような画素間の相関の高い画像に対して特に有効であることが示された。さらにね離散コサイン変換(DCT)やウェーブレット変換等の変換符号化方式に対しても、エンファシスによってSN比が約2dB向上し、再生画像の画質改善に効果があることを示した。一方、理論的に最適なエンファシス・ディエンファシス特性は入力画像の振幅スペクトルに依存する。そこで汎用性のある方式にするために、代表的な複数枚の画像から平均的なエンディジタル・ディエンファシス特性を求め、さらに、その特性を実現するディジタルフィルタを構成した。このシステムによる圧縮シミュレーションを行った結果、各画像に最適な特性を用いた場合と比べて性能低下は少ないことが示された。これにより、従来のサブバンド方式やDCT方式の符号化性能をエンファシスによって大幅に改善できる見通しを得た。

The DCT symbolization is based on the maximization of the profits gained by symbolization, the maximization of the profit from symbolization. The best way to symbolize, the best way to make things symbolic, the best way to symbolize, the best way to make a difference. Second, the international ultra-high-precision portraits show the results of the experiments, the symbolization of the most accurate images, and the reproduction of the portrait, the SN ratio, the degree of 4dB, and the degree of reproduction. "symbol", "international" symbolization ","domain division" is used to use "symbol", and "domain division" is used to use "symbol". QMF, etc., do not want to know if you want to make sure that you do not know what to do. One party, the number of cycles, the number of cycles in the domain, the number of cycles, the number of cycles. The symbol methods such as DCT, SN, 2dB up, and rebirth portraits are improved in this way. On the one hand, the theoretical theory is based on the characteristics of the force portrait "amplitude" and "dependence". There are several portraits of the representative, the average number of portraits, the average number of portraits. The results show that the performance of each portrait is lower than that of poor performance. In this way, we can use the DCT method to symbolize the performance of the system.