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J-GLOBAL ID：202002224775277802   整理番号：20A1745668

画像圧縮のための反復クラス更新K-SVDに基づくマルチクラス辞書設計アルゴリズム

Multi-Class Dictionary Design Algorithm Based on Iterative Class Update K-SVD for Image Compression

著者 (4件)： WANG Ji (Chiba Inst. of Technol.) ,  BANDOH Yukihiro (NTT Corp.) ,  SHIMIZU Atsushi (NTT TechnoCross Corp.) ,  YASHIMA Yoshiyuki (Chiba Inst. of Technol.)
資料名： IIEEJ Transactions on Image Electronics and Visual Computing (CD-ROM)  (IIEEJ Transactions on Image Electronics and Visual Computing (CD-ROM))
巻： 8  号： 1  ページ： 44-57  発行年： 2020年06月 
JST資料番号： F1400A  ISSN： 2188-191X  資料種別： 会議録 (C)
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： K-SVD(K-特異値分解)は入力データのスパース表現を提供する辞書を学習するための一般的な技法であり,いくつかの画像符号化アプリケーションに適用された。K-SVD性能は訓練画像の特徴に大きく依存することが知られている。したがって,マルチクラス辞書アプローチは,それらの特徴の多様性を考えると,自然画像に適している。しかし,公開されているマルチクラス辞書の調査のほとんどは,事前に決定された分類に基づいており,分類段階と辞書訓練段階の関係を考慮していない。したがって,分類最適化と辞書訓練をリンクすることによって,符号化効率を改善する余地がある。本論文では,すべてのトレーニングベクトルのクラス更新段階とK-SVDによる各クラスの辞書更新段階の2つの段階を繰り返すマルチクラス辞書設計法を提案する。実験は,提案した方法が,固定分類タスクについて,6%から48%のBDビットレートスコアおよび0.4dBから1.6dBのBD-PSNR値を達成するので,従来の代替案よりも優れていることを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *画像符号化 ,  画像処理 ,  *アルゴリズム ,  データ表現 ,  信号再生 ,  信号標本化 ,  学習 ,  辞書 ,  設計 ,  画像圧縮 ,  IEC規格 ,  ISO規格
準シソーラス用語： *スパース符号化 ,  *K-SVD ,  スパース表現 ,  *圧縮センシング ,  辞書学習 ,  多言語辞書 ,  辞書設計 ,  H.265/HEVC

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (17件)：

• 1) M. Aharon, M. Elad, A. Bruckstein: “K-SVD: An Algorithm for Designing Overcomplete Dictionaries for Sparse Represen tation”, IEEE Trans. on Signal Processing, Vol.54, No.11, pp.4311-4322 (2006).
• 2) O. Bryt, M. Elad: “Compression of Facial Images Using the KSVD Algorithm”, Journal of Visual Communication and Image Representation, Vol.19, No.4, pp.270-282 (2008).
• 3) Je-Won Kang, M. Gabbouj, C.C.J. Kuo: “Sparse/DCT (S/DCT) Two-Layered Representation of Prediction Residuals for Video Coding”, IEEE Trans. on Image Processing, Vol.22, No.7, pp.2711-2722 (2013).
• 4) J.W. Kang, C.C.J. Kuo, R. Cohen, A. Vetro: “Efficient Dictionary Based Video Coding with Reduced Side Information”, Proc. of 2011 IEEE International Symposium of Circuits and Systems (ISCAS), pp.109-112 (2011).
• 5) Y.C.C. Pati, R. Rezaiifar, P.S.S. Krishnaprasad: “Orthogonal Matching Pursuit: Recursive Function Approximation with Applications to Wavelet Decomposition”, Proc. of 27th Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, pp.1-5 (1993).

タイトルに関連する用語 (9件)： 画像圧縮 ,  反復 ,  クラス ,  更新 ,  K-SVD ,  マルチ ,  辞書 ,  設計 ,  アルゴリズム