抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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離散余弦変換(DCT)は,空間的冗長性を取り除くために現代の符号に広く適用され,結果として得られたDCT係数は,圧縮を達成するために量子化され,ビットレート制御と同様に量子化される。DISCOVERのような分散ビデオ符号化(DVC)アーキテクチャにおいて,DCT係数量子化は,予め決定された量子化行列(QM)を用いて実行される。これは圧縮が符号化されるシーケンスに大きく依存することを意味する。これは,ビットレート制御を困難にし,その状況は,QM不足とそれらの間の不均一ビット速度ギャップによる高分解能シーケンスの符号化において悪化した。本論文では,変換領域DVCにおける既存の量子化法の限界を克服するために,新しいコンテンツ認識量子化(CAQ)機構を導入した。CAQは,DCT係数の分布を分析することによって定量化誤差を減少させるためにフレーム特異的QMを作り出す。4x4ブロックサイズのみに適用可能な予め定められたQMとは対照的に,CAQはより大きなブロックサイズに対してQMを生成し,より高い分解能で圧縮を強化する。これは,利用可能帯域幅を完全に利用することにより,優れたビットレート制御と良好な出力品質を提供し,帯域幅制約シナリオにおいて特に有益である。さらに,CAQは,人間の視覚システムを反映するために,DCT係数に異なる重み付けを革新的に適用することにより,優れた知覚結果を生成する。実験結果により,CAQは,利用可能帯域幅の90%以上を一貫して利用することにより,帯域幅制限シナリオにおいて,定量的および定性的に高い出力品質を提供することを確認した。Copyright 2019 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】
