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J-GLOBAL ID：201802221173007811   整理番号：18A0116280

圧縮センシングされた映像コンテンツのための測定ドメインイントラ予測のフレームワークとVLSIアーキテクチャ

Framework and VLSI Architecture of Measurement-Domain Intra Prediction for Compressively Sensed Visual Contents

著者 (5件)： ZHOU Jianbin (Graduate School of Information Production and Systems, Waseda University) ,  ZHOU Dajiang (Graduate School of Information Production and Systems, Waseda University) ,  GUO Li (Graduate School of Information Production and Systems, Waseda University) ,  YOSHIMURA Takeshi (Graduate School of Information Production and Systems, Waseda University) ,  GOTO Satoshi (Graduate School of Information Production and Systems, Waseda University)
資料名： IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Web)  (IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Web))
巻： E100.A  号： 12  ページ： 2869-2877(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： U0466A  ISSN： 1745-1337  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,圧縮センシング(CS)ベースの画像センサと互換性のある測定領域内予測符号化フレームワークを提示する。このフレームワークでは,画像センサによって捕捉された測定値に直接適用できる低複雑度のイントラ予測アルゴリズムを提案する。筆者らは,イントラ予測のための測定値から抽出することができるブロック境界情報を埋め込む,構造ランダム0/1測定行列を提案した。さらに,マトリックス乗算を共有加算器およびシフタに置き換えることによって,提案フレームワークに対して低コストのVLSI(Very Large Scale Integration)アーキテクチャを実装する。実験結果は,提案フレームワークがCSベースのセンサの直接出力と比較して34.9%のBDレートを低減して,測定を圧縮し,符号化効率を高めることができることを示している。提案フレームワークのVLSIアーキテクチャは9.1 Kinエリアであり,ラインバッファのメモリ帯域幅とストレージのサイズを83%削減する。これにより,IOT(Internet of Things)時代に大量に導入されることが予想されるワイヤレスカメラシステムの通信におけるエネルギー消費と帯域幅の両方を大幅に削減することができる。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *信号再生 ,  *信号標本化 ,  *コンテンツ ,  *予測 ,  *超小形回路技術 ,  イメージセンサ ,  予測符号化 ,  行列 ,  加算器 ,  シフトレジスタ ,  *圧縮センシング ,  行列積
準シソーラス用語： *VLSIアーキテクチャ ,  *イントラ予測 ,  マトリックス乗算 ,  *映像コンテンツ

著者キーワード (4件)： compressed sensing ,  intra prediction ,  structured measurement matrix ,  measurement-domain prediction

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  集積回路一般  (NC03161C)

引用文献 (17件)：

• [1] “The Internet of Things ITU Internet Rep,” 2005.
• [2] G.K. Wallace, “The JPEG still picture compression standard,” Commun. ACM, vol.34, no.4, pp.30-44, April 1991. 10.1145/103085.103089
• [3] D. Marpe, T. Wiegand, and G. Sullivan, “The H.264/MPEG4 advanced video coding standard and its applications,” IEEE Commun. Mag., vol.44, no.8, pp.134-143, Aug. 2006. 10.1109/mcom.2006.1678121
• [4] B. Girod, A.M. Aaron, S. Rane, and D. Rebollo-Monedero, “Distributed video coding,” Proc. IEEE, vol.93, no.1, pp.71-83, 2005. 10.1109/jproc.2004.839619
• [5] G.J. Sullivan, J.R. Ohm, W.J. Han, and T. Wiegand, “Overview of the high efficiency video coding (HEVC) standard,” IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol.22, no.12, pp.1649-1668, Dec. 2012. 10.1109/tcsvt.2012.2221191

タイトルに関連する用語 (6件)： 圧縮センシング ,  映像コンテンツ ,  ドメイン ,  イントラ予測 ,  フレームワーク ,  VLSIアーキテクチャ