復号時の誤差増幅を回避する重み付きメディアンカツト量子化 : 疎ヒストグラム画像の高画質なデータ圧縮

摘要

In this report, we propose a lossy data compression algorithm for a sparse histogram image signal. The bit depth of pixel values has becoming longer than conventional ones in high dynamic range images. Due to huge variety of available tone slots, not all the bins in a histogram are utilized in general. It makes a histogram 'sparse'. We modified an existing non-uniform quantization especially for sparse histogram images. Experimental results indicate that the proposed method has improved performance by 5[dB] in the rate-distortion curve comparing to the existing method.%ビット深度の高いRAW画像や，浮動小数点形式で表現された高ダイナミックレンジ画像では，輝度値の取り得る範囲が非常に広い.このため，ある画像信号において，表現可能な輝度値の全てが，常に漏れなく利用されるとは限らない.このような画像のヒストグラムは疎となっており，この疎性を考慮したデータ圧縮方法がいくつか報告されている.本報告では，従来の重み付きメディアンカット量子化を，復号時の誤差増幅を回避するように修正することで，高ビットレート•高画質な非可逆符号化において，5[dB]程度の画質向上が可能となることを示す.