WEKO3
アイテム
Kakarala-Ogunbonaの画像分解における特異値の近接度を低減させるアルゴリズム
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/18267
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/18267cf3edb62-fb32-4b59-b72a-320837944aa6
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-TACS4808021.pdf (963.3 kB)
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Copyright (c) 2007 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Trans(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2007-05-15 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | Kakarala-Ogunbonaの画像分解における特異値の近接度を低減させるアルゴリズム | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | An Algorithm to Increase Gaps between Singular Values in Kakarala-Ogunbona Image Decomposition | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 画像処理 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 同志社大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 同志社大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 株式会社JALインフォテック | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 京都府立大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 京都大学／科学技術振興機構，SORST | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Doshisha University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Doshisha University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| JAL Information Technology Co., Ltd | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Kyoto Prefectural University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Kyoto University / SORST, Japan Science and Technology Agency | ||||||||
| 著者名 |
近藤弘一
笹田, 昇平
小幡, 雅彦
岩崎, 雅史
中村, 佳正
× 近藤弘一 笹田, 昇平 小幡, 雅彦 岩崎, 雅史 中村, 佳正
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| 著者名(英) |
Koichi, Kondo
Syohei, Sasada
Masahiko, Obata
Masashi, Iwasaki
Yoshimasa, Nakamura
× Koichi, Kondo Syohei, Sasada Masahiko, Obata Masashi, Iwasaki Yoshimasa, Nakamura
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本論文では非可逆画像圧縮におけるKakarala-Ogunbona（KO）の画像分解アルゴリズムを考える．KO分解では行列の特異値分解（SVD）を利用した主成分分析が行われ，2次元離散ウェーブレット変換と同様な多重解像度解析が可能である．左特異ベクトルをフィルタとして利用することが特徴である．一般に特異値の近接度が高いとき， SVD数値計算アルゴリズムによって特異ベクトルが高精度に求められるとは限らない．本論文ではKO分解における特異値の近接度を低減させるアルゴリズムを提案する．元画像に対してランダム模様のふちどりを追加することで特異値分布を変化させる．数値実験によりその効果を示し，圧縮画像の誤差評価を行う．さらには，フィルタ行列の量子化について議論する． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | In this paper, the Kakarala-Ogunbona (KO) algorithm for lossy image compression is considered. It is a transformation of multiresolution image decomposition like the two dimensional discrete wavelet transformation, and is based on principal components analysis by singular value decomposition (SVD) for matrices. The point of the KO algorithm is to use left singular vectors as decomposition filters. If any singular values are very close to each other, then existing numerical SVD algorithms may fail to compute accurate singular vectors. In this paper, we propose a modified algorithm of the KO decomposition to increase gaps between singular values. The distribution of singular values are variable by adding random bordering to the original image. We show its efficiency and estimate errors of the compressed images by numerical experiments. Moreover, we discuss a quantization of the filter matrices. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA11833852 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌コンピューティングシステム（ACS） 巻 48, 号 SIG8(ACS18), p. 216-225, 発行日 2007-05-15 |
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| ISSN | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
| 収録物識別子 | 1882-7829 | |||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
