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J-GLOBAL ID：202002267361552537   整理番号：20A1036348

深層学習と二値平面差分法による領域ベース画像圧縮【JST・京大機械翻訳】

Region Based Image Compression with Deep Learning and Binary Plane Difference Methods

著者 (2件)： Santosh Kumar B. P. (Department of Electronics and Communication Engineering, Y. S. R Engineering College of Yogi Vemana University, Proddatur, Kadapa, Andhra Pradesh, India) ,  Venkata Ramanaiah K. (Department of Electronics and Communication Engineering, Y. S. R Engineering College of Yogi Vemana University, Proddatur, Kadapa, Andhra Pradesh, India)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 643  ページ： 325-332  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像符号化はマルチメディア通信とストレージシステムにおける重要な因子の一つとして扱われている。近年,モバイルインターネットの利用における急速な改善により,マルチメディアデータの高速伝送に対する大きな要求がある。医用画像圧縮は,それの品質を乱すことなく,そのサイズを減少させるために,その重い需要のために,より大きな重要性を受けた。二値平面技術は,損失と無損失モードの両方で画像を圧縮する能力と,既存のJPEGとSPIHT法より高い品質を達成することにより,最近注目されている。本論文では,MR脳画像から関心のある領域(ROI)と非領域(NROI)を抽出する効果的なアプローチを提示し,損失の少ないモードでのROIと損失モードでのNROIを圧縮した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 差分法 ,  記憶方式 ,  医用画像 ,  *画像圧縮 ,  JPEG ,  画像符号化
準シソーラス用語： SPIHT ,  脳画像 ,  マルチメディア通信 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 医用画像圧縮 ,  関心領域 ,  MR脳画像 ,  深層学習

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  二値 ,  差分法 ,  画像圧縮