| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-10-17 11:40 色差予測に複数のCNN予測器を用いるRGBカラー画像の階層型可逆符号化 ○新実良基・田島秀一（中京大）・戸田英治（東北文化学園大）・大竹 敢（玉川大）・青森 久（中京大）  CAS2024-33 NLP2024-63 |
|
| 抄録 | （和） | 我々はセルラーニューラルネットワーク(CNN)を画像の予測器とした階層型可逆符号化方式についての研究を展開している．この方式は，分割された画像をCNNを用いて予測し，予測誤差を複数の確率モデルを用いて適応算術符号化している．CNNは本質的に単一色チャネルの予測にしか対応しておらず，RGBカラー画像の符号化に応用することが困難であった．そこで，従来の手法はRGBカラー画像からYCoCg-R色空間に変換することで符号化効率の改善を図っていた．一方，更なる性能向上のためには，RGBカラー画像のチャネル間相関を利用することが重要である．そこで本研究では，RGBカラー画像符号化の基礎的検討として，新たなCNNによる予測モデルを導入し，色差予測を実現する手法を提案する．提案手法では，符号化済のGチャネルの画像を用いてR--G，B--Gの色差画像を生成し，これを予測対象として色差画像の輪郭方向に応じて予測器を適応的に切り替えることで，高い画像予測性能を実現している． |
| （英） | We are developing a hierarchical lossless image coding scheme using cellular neural networks (CNNs) as image predictors. This scheme employs CNNs to predict divided images and adaptive arithmetic coding of the prediction errors using multiple probabilistic models.CNNs are inherently only capable of predicting a single color channel, making it challenging to apply them to coding RGB color images. Therefore, our conventional methods improve coding efficiency by converting RGB color to YCoCg-R color space. On the other hand, it is essential to use the inter-channel correlation of RGB color images for further performance improvement. For a fundamental RGB color image coding study, we propose a hierarchical lossless RGB image coding method using color difference prediction in this study. The proposed method achieves high image prediction performance by generating R--G and B--G color difference images using the coded G channel image and adaptively switching the predictor according to the contour direction of the color difference image as the prediction target. | |
| キーワード | （和） | セルラーニューラルネットワーク / 階層型可逆符号化 / 色差予測 / 適応算術符号化 / / / / |
| （英） | Cellular Neural Network / Hierarchical Lossless Image Coding / Color Difference Prediction / Adaptive Arithmetic Coding / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 208, NLP2024-63, pp. 33-38, 2024年10月. | |
| 資料番号 | NLP2024-63 | |
| 発行日 | 2024-10-10 (CAS, NLP) | |
| 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 | CAS2024-33 NLP2024-63 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP CAS |
| 開催期間 | 2024-10-17 - 2024-10-18 |
| 開催地（和） | 鳥取大学広報センター |
| 開催地（英） | Information Center, Tottori University |
| テーマ（和） | NLP，CAS，一般 |
| テーマ（英） | Nonlinear Problems, Circuits and Systems, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2024-10-NLP-CAS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 色差予測に複数のCNN予測器を用いるRGBカラー画像の階層型可逆符号化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Hierarchical lossless RGB color image coding by CNN predictors with color difference prediction |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | セルラーニューラルネットワーク / Cellular Neural Network |
| キーワード(2)（和/英） | 階層型可逆符号化 / Hierarchical Lossless Image Coding |
| キーワード(3)（和/英） | 色差予測 / Color Difference Prediction |
| キーワード(4)（和/英） | 適応算術符号化 / Adaptive Arithmetic Coding |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 新実 良基 / Yoshiki Nimi / ニイミ ヨシキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 中京大学 (略称： 中京大) Chukyo University (略称： Chukyo Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田島 秀一 / Shuichi Tajima / タジマ シュウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 中京大学 (略称： 中京大) Chukyo University (略称： Chukyo Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 戸田 英治 / Hideharu Toda / トダ ヒデハル |
| 第3著者 所属（和/英） | 東北文化学園大学 (略称： 東北文化学園大) Tohoku Bunka Gakuen University (略称： Tohoku Bunka Gakuen Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大竹 敢 / Tsuyoshi Otake / オオタケ ツヨシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 玉川大学 (略称： 玉川大) Tamagawa University (略称： Tamagawa Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青森 久 / Hisashi Aomori / アオモリ ヒサシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 中京大学 (略称： 中京大) Chukyo University (略称： Chukyo Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-10-17 11:40:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | CAS2024-33, NLP2024-63 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.207(CAS), no.208(NLP) |
| ページ範囲 | pp.33-38 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-10-10 (CAS, NLP) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]