| 研究概要 |
本年度はユニバーサル符号による画像信号の内容非依存型符号化方式に関する研究についての最終年度にあたり、前年度の研究成果に基づき、提案した方式の改良修正および研究成果のまとめを行った。本研究では、ユニバーサル符号の持つコンテントアダプティブ性に着目し、これを画像符号化に適用することにより、画像内容に依存しない高能率な符号化法を開発した。ユニバーサル符号構成が可能な手法としては、算術符号Ziv-Lempel符号(Z-L符号)などが代表的な手法である。
本年度は特に算術符号を取り上げ算術符号の動的適応化およびその改良を行った、すなわち、算術符号が符号化パラメータを動的に変更できることを利用し、文字およびディザが混在する画像など、統計的性質が局所的に異なる画像情報源に適用する手法を開発した。提案した手法では、符号化パラメータのみならず、マルコフモデル符号化における参照画素位置をも自動的に変更する方式を開発した。本方式では、文字/ディザ混在画像に対して、参照画素を固定し、かつ符号化パラメータも固定して符号化を行った場合に比し43パーセント、また、符号化パラメータのみを可変にした場合に比べても17パーセントの圧縮率の改善を得た。次に,Z-L符号を取り上げ、これを改良して多値画像符号化に適用する手法を検討した。Z-L符号は学習機能を内在した符号化法であり、画像の統計的性質に自動的に追従した符号化が可能であるが、本研究では、さらにこれを予測符号化と組み合わせることにより符号化効率の改善を試みた。本年度は本研究の最終年度にあたり、以上で述べたユニバーサル符号による画像信号の内容非依存型符号化方式に関する研究の成果をまとめた。
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