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J-GLOBAL ID：201802279345209832   整理番号：18A0166451

医用画像配列のHEVC(高効率映像符号化無損失圧縮のための決定木に基づく高速CU分割【Powered by NICT】

Decision tree based fast CU partition for HEVC lossless compression of medical image sequences

著者 (3件)： Zhang Dongdong (Department of Computer Science, Tongji University, Shanghai, China) ,  Duan Xiaojing (Department of Computer Science, Tongji University, Shanghai, China) ,  Zang Di (Department of Computer Science, Tongji University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WCSP  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： 本論文では,高効率ビデオ符号化(HEVC)医用画像可逆符号化のための高速符号化ユニット(CU)サイズ決定アルゴリズムを提案した。詳細では,電流CUを継続するか否かを決定する最初の二予測ユニット(PU)モード間2N×2Nおよびスキップをチェック後に得られた符号化情報を使用した。八つの特徴は符号化間2N×2Nおよびスキップモードの符号化情報から抽出し,三ディシジョンツリーに基づく分類器はCU深さレベル0 1,および2のためのオフライン訓練された,初期それぞれCU分配を終了した。実験結果は,提案したアルゴリズムは,符号化効率の無視できる程度の損失で,ランダムアクセス主RExt配置下でHEVCテストモデル16.8符号器と比較して,符号化時間の約51.28%の減少を達成することを示した。Copyright 2018 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 ,  符号器 ,  *ディシジョンツリー ,  *高速度 ,  予測 ,  アルゴリズム ,  電流 ,  *医用画像
準シソーラス用語： ランダムアクセス ,  符号化効率 ,  オフライン ,  可逆符号化 ,  *無損失圧縮 ,  *ビデオ符号化 ,  *高効率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 医用画像 ,  HEVC ,  高効率 ,  映像符号化 ,  無損失圧縮 ,  決定木 ,  Cu