@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00041478,
 author = {片岡, 康文 and 山根, 延元 and 森川, 良孝 and Kataoka, Yasufumi and Yamane, Nobumoto and Morikawa, Yoshitaka},
 issue = {116(2000-AVM-031)},
 month = {Dec},
 note = {画像のDCT符号化における符号化能率の改善法として，ガウス混成モデルに基づく適応的エントロピー符号化法が提案されている．本論文では，この方法を離散ウェーブレット変換(DWT)符号化に適用する．ガウス混成モデルをDWT係数に整合させるため，まずその性質に見合う係数ベクトルの構成法について検討を行う．次に，DWTの高空間分解能による強い非定常性に適応するため，非定常混成モデルを採用する．更に，この非定常モデル化に伴い，変則的なモデル化が行われることを避けるため，正則化法を導入する．最後に計算機シミュレーション実験結果を示し，提案法は従来のSPIHT法に比べ高符号化能率であることを明らかにする．, In this paper, an adaptive entropy coding method based on the Gaussian mixture distribution model, proposed as a performance improving method for the DCT coding for images, is adopted to the discrete wavelet transform(DWT) coding. To modify the mixture model adequate for the DWT coefficients, construction of the coefficient vector is studied. Unstationary mixture model is employed to adapt the model to fine spatial regularization of high-frequency coefficients and, then, the regularization method is introduced to suppress the irregular modeling caused by the unstationary modeling. Simulation result shows that proposed method improves coding performance compared with conventional SPIHT method.},
 title = {画像のガウス混成モデルに基づくDWT符号化法},
 year = {2000}
}