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J-GLOBAL ID：201702233360728221   整理番号：17A0912905

HEVC(高効率映像符号化における適応変換のための改良された係数符号化【Powered by NICT】

Improved coefficient coding for adaptive transforms in HEVC

著者 (3件)： Puri Saurabh (Technicolor, Cesson-Se ́vigne ́, France) ,  Lasserre Sebastien (Technicolor, Cesson-Se ́vigne ́, France) ,  Le Callet Patrick (IRCCYN, Universite ́ de Nantes, Nantes, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： PCS  ページ： 1-5  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  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： 適応変換学習方式は,ビデオコーデック内で広く使用されている離散余弦変換(DCT)に比べて優れた圧縮効率を達成する目的で文献で広く研究されている。これら変換は大きな訓練集合上でオフライン学習,またはコア変換すなわちDCTの代わりに競争で試験した。著者らの以前の研究では,筆者らは非分離可能コンテンツ適応変換のセットを配列にオンザフライ学習され,コア変換と競合して同じ配列で試験したもう一つの方法を提案した。本論文では,変換のオンライン学習への文脈における変換係数の符号化を改善することにより以前に提案された学習方式をさらに改善することを提案した。最初の提案方法は,各反復で変換された係数を再学習スキームの収束を改善する。第二の提案法は,適応変換に対するコンテキストにおける最後の重要な係数位置の符号化を修飾することにより圧縮効率を改善する。結果は上で提案した方法を組み合わせることによって,以前に提案されたスキームの上に1.2%の利得を達成できることを示した。Copyright 2017 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： *符号化 ,  学習 ,  利得 ,  コンテンツ ,  DCT【変換】 ,  *H.265/HEVC
準シソーラス用語： 再学習 ,  オンライン学習 ,  圧縮効率 ,  ビデオコーデック ,  *ビデオ符号化 ,  *高効率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (6件)： HEVC ,  高効率 ,  映像符号化 ,  適応 ,  係数 ,  符号化