2008 Fiscal Year Annual Research Report
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19760248
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| Research Institution | Kanazawa University |
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Principal Investigator |
今村 幸祐 Kanazawa University, 電子情報学系, 講師 (00324096)
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| Keywords | 動画像符号化 / Matching Pursuits / 低ビットレート / 最適化設計 / 動的学習 |
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| Research Abstract |
Matching Pursuits(MP)と呼ばれる符号化技術は、最も効率がよい所を選択して逐次に符号化を行うため、低ビットレートに強く、ブロック雑音が生じない。本研究は、Matching Pursuitsを組み込んだ低ビットレートに強い新たな動画像符号化方式の確立および実用化に向けた適用範囲と機能の向上を目的としている。
本年度の研究によって得られた成果は大きく2通りである。
1.Matching Pursuitsの符号化処理では、信号とそれに類似したパターンを持つ辞書を探索する処理を行うが、非常に多くの計算量が必要であり、高速な符号化処理の障害となっている。そこで探索処理において、予測誤差信号中の信号エネルギーと最適近似信号の分布特性を考慮し、信号エネルギーの低い領域を探索対象から外し、残った領域について多段探索を行うアルゴリズムを開発し、処理速度向上を実現した。
2.Matching Pursuitsの符号化特性は用いる辞書に大きく依存する。従来の学習による汎用的な辞書設計においては、符号化対象信号への最適化とシーケンス内の特性変化への対応ができなかったために提案した動的学習辞書設計法では, 符号化中に各フレームにおいて学習・最適化を行うため, 対象信号への最適化とシーケンス内の特性変化への対応が可能となった。これにより, Matching Pursuitsを用いた動画像符号化における符号化特性の改善が実現した。
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