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J-GLOBAL ID：201702219183153284   整理番号：17A0083550

画質(IQ)に基づくマルチスペクトル画像圧縮

Image Quality (IQ) Guided Multispectral Image Compression

著者 (4件)： ZHENG Yufeng (Alcorn State Univ., MS, USA) ,  CHEN Genshe (Intelligent Fusion Technol., Inc., MD, USA) ,  WANG Zhonghai (Intelligent Fusion Technol., Inc., MD, USA) ,  BLASCH Erik (Air Force Res. Lab.(AFRL), NY, USA)
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 9871  ページ： 98710C.1-98710C.10  発行年： 2016年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文では,マルチスペクトル画像の組に対する圧縮比と画像品質の最適な選択を決定する方法を提案した。予備的な検討結果からは,JPEG2000があらゆる局面を考慮した画像圧縮方法の中で最良の選択であることを示した。ベターポータブルグラフィックス(BPG)方式は最高の圧縮比を持つが,速度は非常に遅い。JPEG方式は無損失圧縮をサポートしていないが,一方TIFF方式は損失のある圧縮をサポートしていない。JPEG2000方式は,損失のある圧縮と無損失圧縮の両方をサポートしている。更にこの方式は圧縮比がかなり高く,非常に高速で実行され,ネットワークベースの応用(例えば革新的な送信,雑音の多い環境を介しての伝送)に対する可能性をより多く有していた。今後の研究では,より多くの画像タイプと回帰手法[サポートベクトルマシン(SVM),隠れMarkovモデル(HMM),Gauss混合モデル(GMM)]を用いた回帰モデルを検討する予定である。

シソーラス用語： *画質 ,  *スペクトル画像 ,  *画像圧縮 ,  圧縮比 ,  JPEG ,  図形 ,  データ圧縮 ,  雑音 ,  サポートベクトルマシン ,  隠れMarkovモデル ,  Gauss模型 ,  回帰モデル ,  無損失圧縮
準シソーラス用語： *マルチスペクトル画像 ,  JPEG2000 ,  グラフィックス ,  Gauss混合モデル

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 画質 ,  IQ ,  マルチスペクトル ,  画像圧縮