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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-06-03 16:00 事例探索と確率モデル最適化に基づく画像可逆符号化方式の高速実装 ○小島弘暉・亀田裕介・喜多泰代・松田一朗・伊東 晋（東京理科大）  SIP2021-3 BioX2021-3 IE2021-3 |
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| 抄録 | （和） | 先に我々は，事例探索に基づいて画素信号の生起確率を推定し，効率的に可逆符号化する手法を提案した．この手法では，各画素における確率分布を事例に対応したガウス分布の重み付き和によってモデル化すると共に，分布の形状を制御するパラメータを最適化することで符号量の最小化を図っている．本稿では，確率モデルの定義とパラメータの最適化手順を工夫することで，符号化効率の低下を招くことなく演算量を削減する手法について報告する．符号化シミュレーションの結果，提案手法は最適化に要する計算時間を約95%削減し，またシミュレーションで使用したすべての画像において符号化効率を改善することが確認できた． |
| （英） | We previously proposed a lossless image coding method based on example search and probability model optimization. In the method, probabilities of image values are modeled pel-by-pel as a linear combination of Gaussian functions whose center positions are given by examples gathered from a search window in the causal neighborhood. Moreover, a few parameters which controls shapes of the Gaussian functions are iteratively optimized so that the resulting coding rate can be a minimum. In this paper, the definition of the probability model as well as the optimization procedure are modified to reduce the encoding complexity of our method. Simulation results indicate that the computation time for the optimization procedure can be reduced by 95% without sacrificing the coding efficiency. | |
| キーワード | （和） | 画像の可逆符号化 / 事例探索 / 確率モデル最適化 / 準ニュートン法 / 高速実装 / / / |
| （英） | Lossless image coding / Example search / Probability model optimization / Quasi-Newton method / Fast implementation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 56, IE2021-3, pp. 10-14, 2021年6月. | |
| 資料番号 | IE2021-3 | |
| 発行日 | 2021-05-27 (SIP, BioX, IE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SIP2021-3 BioX2021-3 IE2021-3 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE SIP BioX ITE-IST ITE-ME |
| 開催期間 | 2021-06-03 - 2021-06-04 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 映像・信号の処理・解析・AI技術とその多分野応用 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2021-06-IE-SIP-BioX-IST-ME |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 事例探索と確率モデル最適化に基づく画像可逆符号化方式の高速実装 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Fast Implementation of the Lossless Image Coding Method Based on Example Search and Probability Model Optimization |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像の可逆符号化 / Lossless image coding |
| キーワード(2)（和/英） | 事例探索 / Example search |
| キーワード(3)（和/英） | 確率モデル最適化 / Probability model optimization |
| キーワード(4)（和/英） | 準ニュートン法 / Quasi-Newton method |
| キーワード(5)（和/英） | 高速実装 / Fast implementation |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小島 弘暉 / Hiroki Kojima / コジマ ヒロキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： Tokyo Univ of Science.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 亀田 裕介 / Yusuke Kameda / カメダ ユウスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： Tokyo Univ of Science.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 喜多 泰代 / Yasuyo Kita / キタ ヤスヨ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： Tokyo Univ of Science.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松田 一朗 / Ichiro Matsuda / マツダ イチロウ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： Tokyo Univ of Science.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊東 晋 / Susumu Itoh / イトウ ススム |
| 第5著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： Tokyo Univ of Science.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-06-03 16:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | SIP2021-3, BioX2021-3, IE2021-3 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.54(SIP), no.55(BioX), no.56(IE) |
| ページ範囲 | pp.10-14 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2021-05-27 (SIP, BioX, IE) |
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