文献

J-GLOBAL ID：202102215592279503   整理番号：21A2870001

画像圧縮のためのホタルアルゴリズムを用いたベクトル量子化【JST・京大機械翻訳】

Vector quantization using the firefly algorithm for image compression

著者 (1件)： Horng Ming-Huwi (Department of Computer Science and Information Engineering, National Pingtung Institute of Commerce, PingTung, Taiwan)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 1  ページ： 1078-1091  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ベクトル量子化(VQ)はディジタル画像圧縮の応用における強力な技術である。Linde-Buzo-Gray(LBG)アルゴリズムのような伝統的に広く使われている方法は,常に局所最適符号表を生成した。最近,粒子群最適化(PSO)を適用して,ベクトル量子化の近グローバル最適符号表を得た。オリジナルPSOアルゴリズムの結果を改善するために,量子粒子群最適化(QPSO)と呼ばれる変更法を開発した。ミツバチ交配最適化(HBMO)も用いて,ベクトル量子化のためのアルゴリズムを開発した。本論文では,ベクトル量子化の符号表を構築するためにホタルアルゴリズムに基づく新しい方法を提案した。提案方法は,VQアルゴリズムを開発するためにFFアルゴリズムの初期としてLBG方式を使用する。この方法はFF-LBGアルゴリズムと呼ばれる。FF-LBGアルゴリズムを,LBG,粒子群最適化,量子パーティクルスウォーム最適化,およびミツバチ交配最適化アルゴリズムである他の4つの方法と比較した。実験結果は,提案したFF-LBGアルゴリズムが他の4つの方法より速いことを示した。さらに,再構成画像は,LBG,PSOおよびQPSOを生成するものより高い品質を得たが,HBMOアルゴリズムには顕著な優位性がなかった。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. 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 ,  最適化 ,  ミツバチ ,  交配 ,  *画像圧縮 ,  ディジタル画像 ,  *ベクトル量子化 ,  符号表
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  ミツバチ交配最適化 ,  *ホタルアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ベクトル量子化 ,  LBGアルゴリズム ,  粒子群最適化 ,  量子粒子群最適化 ,  ミツバチ交配の最適化 ,  ホタルアルゴリズム

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 画像圧縮 ,  ホタルアルゴリズム ,  ベクトル量子化