1999 Fiscal Year Annual Research Report
マルチスペクトル画像のバンド間差分とウエーブレット変換を用いる情報圧縮
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10650383
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| Research Institution | KANAZAWA INSTITUTE OF TECHNOLOGY |
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Principal Investigator |
武部 幹 金沢工業大学, 工学部, 教授 (20019699)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松村 秀逸 金沢工業高等専門学校, 電気工学科, 教授 (50064457)
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| Keywords | マルチスペクトル画像 / ウェーブレット変換 / カルーネンレーベ変換 / 可逆変換 / 予測符号化 / 無損失画像情報圧縮 |
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| Research Abstract |
TMセンサによる6バンドのリモートセンシング画像の無損失情報圧縮を平成10年度に引き続き研究した。テスト画像として石川県小松空港周辺ならびに畑地、山林の画像を用いた。まず、各バンド画面を2階層可逆ウェーブレット変換し、それぞれ7つのサブバンドを得た。次に6枚の変換画面について、同一のサブバンドごとに、同一位置のサブバンド信号の6点カルーネンレーベ変換(KLT)を行ない、変換係数を整数化し、固有画面ごとにエントロピーを求め、総和を取ると、3種の画像とも0.3bpp程度エントロピーが減少した。これは非可逆変換であるが、可逆変換の参考にする。次にKLT行列より可逆KL変換式を求めるさい、35個の可逆KLT係数により36個のKLT係数を近似しなければならない。KLT行列の主対角要素の絶対値が大きくなるように行を並べ換え、かつ主対角の最下行要素以外の行列要素をすべて可逆KLT係数により正確に実現すると、最良近似となることを見出した。次に分散の大きい階層2の固有画面を8×8のブロックに分け、それらを分解の大きさにより8クラスに分け、エントロピーを平均0.2bpp減少させた。
他に最低周派サブバンド画面の局所状況適応、無損失予測符号化法を2種開発した。弟1法は画素をその近傍の画素値の勾配により勾配変数平面上の37個のセルに分類し、セルをさらに256画素のブロックに分割し、ブロック毎に16種の予測式から最小自乗予測誤差を与える式を選択する方法である。弟2法は画面を8×8のブロックに分割し、それぞれに対し30種の予測式から最小自乗予測誤差を与える式を選択し、式によりブロックをクラス分けする。次にクラス毎に、予測式をウイーナ・ホッフ法で最適化する。最後にブロックを予測誤差の分散の大きさによりクラス分けし、クラス毎にエントロピー符号化する方法である。
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[Publications] S.Matsumura,K.Tamura,T.Takebe: "Lossless image coding using optimmun prediction by local image featires"Proceedings of the Enropean Conference on Circuit Theory and Design ECCTD'99. II. 932-935 (1999)
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[Publications] 田村景明,松村秀逸,武部幹: "固有値問題に基いた直線位相偶数次IIRフィルタバンクの設計"平成11年度電気関係学会北陸支部連合大会講演論文集. B-15. 104 (1999)
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[Publications] 馬医弘,武部幹: "画像の局所状況適応,無損失予測符号化法"平成11年度電気関係学会北陸支部連合大会講演論文集. F-41. 341 (1999)
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[Publications] 鷹合大輔,武部幹: "マルチスペクトル画像のWLT・KLT可逆情報圧縮"平成11年度電気関係学会北陸支部連合大会講演論文集. F-42. 342 (1999)
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[Publications] 武部幹,松本豊司,松村秀逸: "コンテキスト適応チチャンネル画像予測符号化"平成11年度電気関係学会北陸支部連合大会講演論文集. F-49. 349 (1999)
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[Publications] 馬医弘,武部幹,松村秀逸: "画像の局所状況適応,無損失予測符号化法"弟22回情報理論とその応用シンポジウム予稿集. II. 817-820 (1999)
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[Publications] 鷹合大輔,武部幹: "可逆WLT・KLTを用いるマルチスペクトル画像の符号化"弟22回情報理論とその応用シンポジウム予稿集. II. 821-824 (1999)
