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J-GLOBAL ID：202002269531833981   整理番号：20A1865964

ビデオ符号化のためのスパース符号化に基づく周波数適応ループフィルタリング【JST・京大機械翻訳】

Sparse Coding based Frequency Adaptive Loop Filtering for Video Coding

著者 (3件)： Schneider Jens (Institut fuer Nachrichtentechnik, RWTH Aachen University, Germany) ,  Blaeser Max (Institut fuer Nachrichtentechnik, RWTH Aachen University, Germany) ,  Wien Mathias (Institut fuer Nachrichtentechnik, RWTH Aachen University, Germany)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： PV ’18  ページ： 48-53  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： ループフィルタリングはビデオ符号化において重要なタスクであり,ディスプレイのための再構成された信号と相互予測に使用される画像の両方を精密化する。符号化アーチファクトを除去するために,機械学習ベースの方法は,生画像の特徴に関するいくつかの事前知識を利用するので,有益であると仮定する。本論文では,ループフィルタに基づく辞書学習/スパース符号化とスペクトル領域におけるlp-ボールエネルギーに基づく周波数適応モデルを提案した。したがって,辞書を生データで訓練し,アルゴリズムは主にスパース性のためのパラメータによって制御される。周波数適応モデルは,スパース符号化ベースのループフィルタの更なる改良をもたらす。実験結果は,提案方法が,ランダムアクセス符号化構成におけるHEVCに対して,ピークでl-4.6%,平均で-1.74%までの符号化利得をもたらすことを示す。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  スペクトル ,  再構成 ,  表示装置 ,  精密化 ,  *アーチファクト ,  機械学習 ,  符号化利得
準シソーラス用語： 事前知識 ,  *ループフィルタ ,  *ビデオ符号化 ,  スパース性 ,  *スパースコーディング ,  生データ ,  辞書学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 周波数適応 ,  ループフィルタ ,  スパースコーディング

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ビデオ符号化 ,  スパース符号化 ,  適応 ,  ループフィルタ