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J-GLOBAL ID：202002221682775283   整理番号：20A1958630

JPEG-XR-GCP:勾配ベース係数予測によるJPEG-XR圧縮の促進【JST・京大機械翻訳】

JPEG-XR-GCP: Promoting JPEG-XR Compression by Gradient-Based Coefficient Prediction

著者 (4件)： Tang Yu (Chongqing University,College of Computer Science,Chongqing,China,400044) ,  Xiang Tao (Chongqing University,College of Computer Science,Chongqing,China,400044) ,  Yang Ying (Chongqing University,College of Computer Science,Chongqing,China,400044) ,  Shu Zhengge (CQU-UC Joint Co-op Institute Chongqing University,Chongqing,China,400044)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICACI  ページ： 51-58  発行年： 2020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： JPEG-XRは,高い圧縮比と低い計算コストを有する静止画像圧縮標準である。それは,静止画像のための損失と無損失符号化をサポートする。損失と損失無しモードの両方でJPEG-XRの圧縮性能をさらに改善するために,本論文では,勾配ベース係数予測(JPEG-XRGCP)を用いて,改良JPEGRを提案した。提案したJPEG-XR-GCPは局所勾配の推定に基づく係数を予測し,勾配における隣接および二次隣接係数を用いて適応的に係数の値を予測する。実験評価は,提案した符号化方式が,元のJPEG-XRと比較して,損失無しおよび損失無しモードの両方において,より良い圧縮性能を有することを示した。Copyright 2020 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： 圧縮比 ,  静止画像 ,  *JPEG
準シソーラス用語： 可逆符号化 ,  計算コスト ,  実験評価 ,  符号化方式 , 【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 (6件)： JPEG ,  GCP ,  勾配 ,  係数 ,  予測 ,  促進