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J-GLOBAL ID：200902278602595390   整理番号：08A0332537

圧縮サンプリングによる画像

Imaging via Compressive Sampling

著者 (1件)： ROMBERG Justin (Georgia Tech)
資料名： IEEE Signal Processing Magazine  (IEEE Signal Processing Magazine)
巻： 25  号： 2  ページ： 14-20  発行年： 2008年03月 
JST資料番号： H0928A  ISSN： 1053-5888  CODEN： ISPRE6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： これまで多く画像圧縮のアルゴリズムが提案されているが,その根本的考え方は明快で,画像データを適切な基底に変換し重要な展開係数のみを符号化することである。重要なのは優れた変換方式を見出すことであり,ウェーブレット変換が画像圧縮の新時代を築いた。この様にデータを圧縮することはできたが,この大量のデータを処理することなくデータ取得時に圧縮することはできないかという疑問が残る。この答えとしての圧縮サンプリング(CS)を紹介した。これを説明するためにサンプリングの概念を一般化して測定値y_kを画像Xと検定関数φ_kとの内積y_k=(X,φ_k)として表した。そしてXの高忠実再構成に必要な測定数を最小化できるφ_k例として画像構造に整合させるJPEGなどの方法を説明して,その欠点である画像構造変化への適応性を得る方法を示した。この方法は,φ_kを画像構造に整合させるのとは逆にランダム化するという全く驚くべき内容である。この様にして5%のウェーブレット係数取得でロスレスに近い画像再構築が可能となるのである。CSの基本をなす数学的理論は深く美的で多様な分野から多くを引き出すのである。この場合画像Xは凸計画問題を解くことにより復元できる。

シソーラス用語： *画像圧縮 ,  画像符号化 ,  データ変換 ,  ウェーブレット変換 ,  画像再構成 ,  *信号標本化
準シソーラス用語： サンプリング【標本化】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (1件)： 圧縮サンプリング