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J-GLOBAL ID：201602277127198487   整理番号：16A1383143

幾何学的プライアを用いた文脈ツリーに基づく画像輪郭符号化【Powered by NICT】

Context Tree-Based Image Contour Coding Using a Geometric Prior

著者 (3件)： Zheng Amin (Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong) ,  Cheung Gene (National Institute of Informatics, Tokyo, Japan) ,  Florencio Dinei (Microsoft Research, Redmond, WA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 26  号： 2  ページ： 574-589  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像中の物体の輪郭の効率的な符号化は最新の画像/ビデオ圧縮技術を容易にすることができる,形状適応変換符号化または任意形状画素ブロックの運動予測など。画像で検出された輪郭の無損失と有損失圧縮の問題を研究した。より詳しくいえば,ここでは,はじめ小さなアルファベットから引き出された方向性記号の配列に検出されたオブジェクト輪郭を変換した。算術符号化を用いたシンボル系列を符号化するために,シンボルの条件付き確率を推定するための最大事後(MAP)定式化による最適可変長文脈木(VCT)Tを計算した。MAPは与えられたTを観測する高い可能性P(X|T)とVCT Tを同定することにより,過去の記号列の小さな訓練集合X過剰適合を回避し,幾何学的前P(T)画像輪郭である曲線よりしばしば直線というの利用によって可能にする。損失性のケースでは,元のコンターに対してxの歪みの二概念とVCT Tを与えられた近似輪郭の符号化レートをトレードオフ最適高速動的計画法(DP)アルゴリズムを設計した。DP表のサイズを低減するために,コンパクトな表侵入索引作成のための与えられたVCT Tから誘導された,還元量は全接尾辞木。実験結果は無損失輪郭符号化のための,提案したアルゴリズムは,小さくかつ大きな両訓練データセットのための最先端の文脈ベーススキームを一貫して上回ることを示した。損失輪郭符号化のために,筆者らのアルゴリズムは速度-歪性能の文献で同等の方式よりも優れている。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 画素 ,  高速度 ,  *符号化 ,  等高線 ,  動き推定 ,  動的計画法 ,  アルゴリズム ,  変換符号化 ,  トレードオフ ,  指向性 ,  *画像 ,  文字列
準シソーラス用語： 接尾辞木 ,  条件付確率 ,  ビデオ圧縮 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 幾何学 ,  文脈 ,  輪郭 ,  符号化