電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-11-46
事例探索と予測を併用した確率モデリングによる静止画像の可逆符号化
○墨 龍・稲村勇太・亀田裕介・松田一朗・伊東 晋(東京理科大)
現行の可逆符号化方式の多くは, 近傍画素の相関を利用した線形予測を適用後, 予測誤差信号の確率密度関数がゼロを中心とする単峰性の分布になることを前提としてエントロピー符号化を適用している. これに対し我々は, 多峰性の確率モデルに基づいた静止画像の可逆符号化方式を提案している [1]. この方式では, 符号化済み領域から収集した複数の事例に基づいて符号化対象信号の確率密度関数を直接モデル化していた. しかし, 収集した事例の信頼性が低い場合, 符号化効率の低下を招く場合があった.本稿では, 事例と予測値を同時に利用して多峰性確率モデルを生成する手法について検討し, 符号化効率の改善を図る.