| 研究概要 |
Matching Pursuitsは、符号化対象信号に適した辞書を用いて信号を近似する手法であり、信号電力が最も大きい信号成分から近似を行うため、低いビットレート時に高い符号化効率が得られる。動き補償予測とMatching Pursuitsを組み合わせた低いビットレート画像符号化アルゴリズムの開発を目的としている。
本年度の研究によって得られた成果は大きく以下の2つである。
1.Matching Pursuits符号化では、対象画像の近似に用いる辞書が、再生品質に大きく影響する。そこで対象画像に適した辞書をサブバンド分割し、各帯域の周波数特性に適した辞書を設計することで、符号化効率の向上を試みた。その結果、低いビットレート時の効率を維持したまま、比較的高ビットレート時の符号化効率が向上した。また、帯域分割画像のサブサンプリングに伴い、帯域に応じた辞書サイズの縮小を行うことで、符号化処理時間の削減も実施した。
2.Matching Pursuitsの符号化処理では、信号と類似したパターンを持つ辞書を持つ探索処理に時間が掛かる。そこで予測誤差信号エネルギーが大きい領域と最適近似位置の空間的な相関性を考慮して、信号エネルギーの低い領域を探索対象から外し、さらに残った領域について多段探索を行うことで探索速度の向上を試みた。その結果、再生画像の品質の低下を抑えたまま,符号化処理の高速化を実現し、実時間符号化処理に対する展望を得た。
これらの成果により、構築した動画像符号化システムの符号化効率の向上と高速化が実現した。
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