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J-GLOBAL ID：201802234605163034   整理番号：18A1255876

画像圧縮のための適応ブロック圧縮センシング【JST・京大機械翻訳】

Adaptive block compressive sensing for image compression

著者 (3件)： Hubbard-Featherstone Casey J. (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Auckland, New Zealand) ,  Garcia Mark A. (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Auckland, New Zealand) ,  Lee William Y. L. (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Auckland, New Zealand)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IVCNZ  ページ： 1-6  発行年： 2017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： 圧縮センシング(CS)はサンプリング信号の過程で圧縮を可能にする新しい圧縮手順である。本論文では,画像圧縮技術をCS技術に基づいて提案した。画像圧縮に用いられる変換符号化技術に固有の非効率性と伝送損失に対するロバスト性の欠如を,CSを用いる動機として記述した。この技術を用いた画像圧縮は,従来のフレームワークに関する精度を改善するだけでなく,記憶空間と複雑さを最小化することを目的としている。これを達成するための方法は,画像をブロックに破壊し,選択した基底によりスパース性を最大化し,ブロックを独立に測定し,liノルム最小化に基づく最適再構成アルゴリズムを選択する。ここでは,画像をブロックに分割するアルゴリズムを提案し,ウェーブレット領域における適応閾値を適用し,次に各ブロックのスパース性に依存して測定値を割り当てて,予め決められた全体的測定比を達成した。結果は,各ブロックを処理することが,各ブロックを静的に処理するのを適応的に上回ることをCopyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  伝送損失 ,  ノルム ,  波束 ,  変換符号化 ,  基底 ,  *画像圧縮 ,  ロバスト性 ,  *画像
準シソーラス用語： 適応閾値 ,  再構成アルゴリズム ,  スパース性 ,  *圧縮センシング , 【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 (3件)： 画像圧縮 ,  適応 ,  圧縮センシング