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J-GLOBAL ID：202002245709489560   整理番号：20A0135174

シーン変化検出と画像テクスチャ情報に基づく高効率ビデオ符号化のための複雑さ低減法【JST・京大機械翻訳】

Complexity reduction method for High Efficiency Video Coding encoding based on scene-change detection and image texture information

著者 (4件)： Lee Hong-rae (Division of Computer and Telecommunications Engineering, Yonsei University, Wonju, Korea) ,  Ahn Eun-bin (Division of Computer and Telecommunications Engineering, Yonsei University, Wonju, Korea) ,  Kim A-young (Division of Computer and Telecommunications Engineering, Yonsei University, Wonju, Korea) ,  Seo Kwang-deok (Division of Computer and Telecommunications Engineering, Yonsei University, Wonju, Korea)
資料名： International Journal of Distributed Sensor Networks  (International Journal of Distributed Sensor Networks)
巻： 15  号： 12  ページ： 1550147719892562  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5250A  ISSN： 1550-1477  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 近年,高品質ビデオと現実的メディアの需要が増加しているため,高効率ビデオ符号化が標準化されている。しかしながら,高効率ビデオ符号化は,高速符号化処理と実時間処理における問題を引き起こす高い符号化効率を達成するために,計算複雑性の観点から重いコストを必要とする。特に,高効率ビデオ符号化は,重い計算複雑性を有し,高効率ビデオ符号化相互予測は,符号化効率を改善するために参照画像を使用する。参照画像は,表示次数に従って2つの独立したリストで典型的に署名され,順方向と逆方向の予測のために使用される。シーン変化のような入力ビデオでイベントが発生すると,相互予測は不要な計算を実行する。したがって,参照画像リストは,相互予測性能を改善し,計算複雑さを低減するために再構成されなければならない。この問題を解決するために,本論文では,前処理を通して入力ビデオから得られたシーン変化のような情報を用いて,高速高効率ビデオ符号化のための計算複雑性を低減する方法を提案した。さらに,参照画像リストを,入力ビデオからの画像テクスチャパラメータである角度二次モーメント,コントラスト,エントロピーおよび相関を用いて,現在の符号化画像と類似性によって参照画像を分類することによって再構成した。シミュレーションを用いて,提案したアルゴリズムを適用することにより,符号化時間と符号化効率の両方を同時に改善できることを示した。Copyright The Author(s) 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エントロピー ,  人工知能 ,  *録画装置 ,  再構成 ,  二次モーメント ,  コントラスト ,  アルゴリズム ,  計算量 ,  前処理 ,  類似性 ,  標準化 ,  実時間処理
準シソーラス用語： 参照画像 ,  *ビデオ符号化 ,  *高効率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 符号化複雑性の低減 ,  高効率ビデオ符号化 ,  ビデオ符号化のための計算知能 ,  参照画像リスト ,  グレイレベル共起行列

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)： シーン ,  変化検出 ,  画像テクスチャ ,  高効率 ,  ビデオ符号化 ,  複雑さ低減