講演名 2007-10-18
RBFネットワークとDPCMによる非線形予測を用いた画像圧縮
成澤 佳介, 星野 聖, 池口 徹,
PDFダウンロードページ PDFダウンロードページへ
抄録(和) 画像情報を非可逆圧縮する手法の一つとして,DPCM符号化が知られている.画像情報は強い自己相関性を有するため,DPCM符号化を用いることで画像情報の冗長性を削減し,情報量を圧縮することが可能となる.しかし,DPCM符号化では線形な関数による近似を行うため,画像のエッジ部のように画素値が急激に変化する場合には,十分な予測精度が得られず,その性能が低下することがある.このような性能の低下を防ぐため,非線形予測の一手法である動径基底関数ネットワークをDPCMと組み合わせた新しい手法を提案する.その結果,DPCMのみを用いた場合と比べ,提案手法を用いた場合,画像情報の予測精度,圧縮率が共に向上したことを確認した.
抄録(英) Differential pulse code modulation (DPCM) is one of the most famous methods to realize lossless image compression. Due to strong autocorrelation structures in image data, the DPCM reduces redundancy of information in the image data and exhibits good compression performance. However, the prediction accuracy of the DPCM becomes worse around edges of the image because the DPCM uses a linear function to predict pixel values. To avoid such worse situation, we propose a new method which combines a radial basis function (RBF) network and the DPCM. The RBF network is a nonlinear prediction method. As a result, the proposed method shows higher prediction accuracy and compression rate than the original DPCM.
キーワード(和) DPCM符号化 / 動径基底関数ネットワーク / 画像圧縮 / 非線形予測
キーワード(英) DPCM / RBF / image compression / nonlinear prediction
資料番号 CAS2007-39,NLP2007-67
発行日

研究会情報
研究会 NLP
開催期間 2007/10/11(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Nonlinear Problems (NLP)
本文の言語 ENG
タイトル(和) RBFネットワークとDPCMによる非線形予測を用いた画像圧縮
サブタイトル(和)
タイトル(英) Image compression using nonlinear prediction by RBF networks and DPCM
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) DPCM符号化 / DPCM
キーワード(2)(和/英) 動径基底関数ネットワーク / RBF
キーワード(3)(和/英) 画像圧縮 / image compression
キーワード(4)(和/英) 非線形予測 / nonlinear prediction
第 1 著者 氏名(和/英) 成澤 佳介 / Keisuke NARISAWA
第 1 著者 所属(和/英) 埼玉大学大学院理工学研究科
Graduate School of Science and Engineering, Saitama University
第 2 著者 氏名(和/英) 星野 聖 / Takashi HOSHINO
第 2 著者 所属(和/英) 埼玉大学大学院理工学研究科
Graduate School of Science and Engineering, Saitama University
第 3 著者 氏名(和/英) 池口 徹 / Tohru IKEGUCHI
第 3 著者 所属(和/英) 埼玉大学大学院理工学研究科
Graduate School of Science and Engineering, Saitama University
発表年月日 2007-10-18
資料番号 CAS2007-39,NLP2007-67
巻番号(vol) vol.107
号番号(no) 266
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日