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J-GLOBAL ID：202202259863854847   整理番号：22A0551370

リフティングスキームによる深層画像圧縮:高周波サブバンド予測に基づくウェーブレット変換領域【JST・京大機械翻訳】

Deep image compression with lifting scheme: Wavelet transform domain based on high-frequency subband prediction

著者 (2件)： Anju M. I. (Research Scholar, Department of Electronics and Communication Engineering, Anna University, Chennai, Tamil Nadu, India) ,  Mohan J. (Department of Electronics and Communication Engineering, SRM Valliammai Engineering College Chennai, Kattankulathur, Tamil Nadu, India)
資料名： International Journal of Intelligent Systems  (International Journal of Intelligent Systems)
巻： 37  号： 3  ページ： 2163-2187  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0454A  ISSN： 0884-8173  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： 画像圧縮は,異なる機器で広く展開される最も重要な画像処理法である。「離散ウェーブレット変換(DWT)」は,圧縮画像のために開発されたよく採用される変換方法の1つである。DWTの非常に展開されたバージョンは畳込み指向である。それにもかかわらず,リフティング指向DWTスキームは,より優れた性能とより少ない計算コストでより多くの同時発生を必要とする。本論文では,高周波サブバンドを予測するためのリフティング方式による深層学習ベース画像圧縮モデルを提案した。さらに,リフティング因数分解における微調整は,CO座標回転DIgital計算機アルゴリズムの下で新しい余弦推定を含む平均更新評価による新しい海Lionによって行われる。同様に,本研究は,多重制約,例えば「Peak信号対雑音比(PSNR)」と圧縮比(CR)を併合する新しい単一目的関数を定義した。最後に,提示した手法の上限を,CR,PSNRなど様々な測度に関して証明した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  最適化 ,  測度 ,  *バンド構造 ,  畳込み ,  *HF【周波数】 ,  因数分解 ,  海洋 ,  多重化 ,  計算機アルゴリズム ,  目的関数 ,  *画像圧縮 ,  *ウェーブレット変換
準シソーラス用語： 離散ウェーブレット変換 ,  *サブバンド ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 圧縮比 ,  CORDIC ,  画像圧縮 ,  リフティング方式 ,  SL-AUE最適化

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： リフティングスキーム ,  深層 ,  画像圧縮 ,  高周波 ,  サブバンド ,  予測 ,  ウェーブレット ,  変換領域