| 研究概要 |
本研究課題では,ベクトル量子化技術に基づく新しい画像・動画像圧縮法を確立し,様々な通信端末で利用可能な低ビット通信を可能とすることを目的としている.これまでのベクトル量子化技術においては,画像を一様に分割してコードブックを作成するためのベクトルを生成していた.これでは画像の特質に適合した圧縮を効果的に行うことはできない.本研究では筆者らはこれまで開発した局所フラクラル次元(LFD)の計算法を用いて,画像をその複雑さの度合いに応じて分割する方法を開発した.この方法を用いることにより,画像の複雑な部分は情報を豊富に含んでいると考えられ分割のサイズを小さくする.また,LFDの値が小さな部分は,画像の複雑さが少ない部分であり情報量が少ないと考えられる.この部分は分割のサイズを大きくした.このことによってこれまでベクトル量子化技術の基本的な問題である圧縮率と圧縮画像の品質とのトレードオフを解決することができた.また,画像圧縮において圧縮画像の品質を高めるためには,エッジ部分が重要な役割を果たす.従って,本件研究では,画像のエッジを正確に検出するためにノイズの除去とエッジ検出をディジタルフィルターによって行った.検出したエッジの部分とこれ以外の部分で画像を分割するサイズを変える事によって圧縮率と圧縮された画像の品質をPSNR値により用いて評価した.
これまでの研究ではグレースケールの画像圧縮が中心であったがLFDを用いた可変ブロックサイズのよる画像圧縮の方法をカラー画像の圧縮に適用できるようにアルゴリズムの改良を行った.実験によりその有効性を確認した結果,これまで提案された圧縮法より良好な結果が得られた.
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