画像圧縮に適した特異値分解アルゴリズムの考察

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2006-02-27
• タイトル: 画像圧縮に適した特異値分解アルゴリズムの考察
• タイトル / 言語: en
• タイトル: On a Singular Value Algorithm Suited to Image Compression
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 京都大学大学院情報学研究科数理工学専攻
• 著者所属: 独立行政法人科学技術振興機構 京都大学大学院情報学研究科数理工学専攻
• 著者所属: 同志社大学工学部電気工学科
• 著者所属: 大阪教育大学教育学部情報科学講座
• 著者所属: 大阪教育大学教育学部数理科学講座
• 著者所属: 京都大学大学院情報学研究科数理工学専攻 独立行政法人科学技術振興機構
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Applied Mathematics and Physics Kyoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): PRESTO JST,Department of Applied Mathematics and Physics Kyoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Electrical Engineering Doshisha University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Division of Information Science Osaka Kyoiku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Division of Mathematical Sciences Osaka Kyoiku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Applied Mathematics and Physics Kyoto University,PRESTO JST
• 著者名: 小幡, 雅彦; 岩崎, 雅史; 近藤弘一; 守本, 晃; 芦野, 隆一; 中村, 佳正
• 著者名(英): Masahiko, Obata; Masashi, Iwasaki; Koichi, Kondo; Akira, Morimoto; Ryuichi, Ashino; Yoshimasa, Nakamura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: これまでに画像のデータ量を圧縮する様々な方法が提案されている．ここでは，Kakarala-Ogunbona の画像圧縮アルゴリズムを取り上げる．この方法と離散ウェーブレット変換とを併用することで，すぐれた画像圧縮が可能となる．この方法には行列の多分割(multiresolution)特異値分解の計算過程が含まれるが，その数値的検証はこれまで十分には行われてはいない．本論文では，まず，画像のタイプによって特異値分布が大きく変動すること，ある場合には特異値がクラスタをなすことを数値的に示す．特異値の近接度が高いと既存の特異値分解ルーチンでは必ずしも特異ベクトルが高精度に求められるとは限らず，圧縮画像が原画像と大きく異なってしまう危険性がある．そこで，本論文において，特異値のクラスタを分散させ，特異値相互のギャップを拡大するアルゴリズムを提案し，数値実験によってその効果を明らかにする．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Many image compression algorithms have been designed. Especially, we here consider an image compression algorithm by Kakarala-Ogunbona. A good image compression can be done by combining this algorithm with the discrete wavelet transform. The Kakarala-Ogunbona algorithm includes a process for multiresolution form of singular value decomposition (SVD). However, any numerical property of the algorithm has not been fully studied yet. In this paper first we see that the distribution of singular values depends sensitively on the type of images and singular values form clusters in some cases. It is a hard problem to compute singular vectors of such singular values with a sufficient accuracy by using the known SVD routines. This may cause a risk where a compressed image is rather different from the original one. We here propose a new algorithm which relaxes clusters and extend a gap of singular values and then show an efficiency of the algorithm by numerical experiments.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10463942
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）; 巻 2006, 号 20(2006-HPC-105), p. 169-174, 発行日 2006-02-27
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会