@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00077533,
 author = {小原, 仁 and 村山, 久 and 坂田, 真人 and Hitoshi, Obara and Hisashi, Murayama and Masato, Sakata},
 issue = {12},
 month = {Sep},
 note = {本報告では，画像の準可逆符号化方式として筆者らが独自に開発した ｢段階的なレンジ縮小技術｣ を提案する．提案方式は，画像を細かい領域に分割した場合，各領域に含まれる画素値の分布の幅 (レンジ) が小さくなる性質を利用している．このレンジが，定められた許容値以下になるまで領域分割を繰り返すことで，原画像と復元画像の問で面素値の最大誤差が担保される．また，その許容値を適切に設定することで画像品質を制御できる．これは，現在広く用いられている JPEG などの非可逆圧縮方式には見られない特色である．提案方式では，符号化の際にトリー状のデータ構造を用いており，その部分木の短縮表現や部分木の合同，あるいは共通参照画素値の併用によって圧縮効率を高めた．また，関心領域 (ROI) を指定することにより，局所的に画質を改善することができた．復号時には，必要に応じて大域的な平滑化処理によって画質が改善できることを示した．提案方式は自然画像よりも人工画像に対する圧縮率が高くなる傾向が見られた．, A new technique of near-lossless image coding is described. We call the technique 'Stepwise Range Reduction Method', or SRRM, where an image is divided into a number of small regions in a recursive manner until pixel values in each individual region converges within a prescribed range. This property assures a maximum error of pixel values generated in encoding to be predictable unlike JPEG, which is widely used at present. By setting the range to a proper value, SRRM functions as either lossless or lossy coding. When encoding with SRRM in our experiments, a high compression efficiency was achieved due to an efficient expression of those regions, using a tree-like data structure. Local quality of an image was easily improved by specifying the region of interest (ROI). When decoding, a global or local (or both) smoothing process was applied, if necessary, for better image quality. Generally, SRRM showed a higher compression ratio for artificial images than for natural images.},
 title = {段階的なレンジ縮小法を用いた画像符号化方式},
 year = {2011}
}