HDTV画像に対する線形予測を用いた無歪み圧縮

摘要

医療用画像，高精細画像解析，美術用アーカイブなど多くの場合で無歪み圧縮が必要とされている．本稿では線形予測器と，エントロピー符号として算術符号をHDTV静止画優に適用する際に，各画像に適応した複数の予測器を用いることで，圧縮効率の改善を図る．具体的には，圧縮する対象である画像を小ブロックに分割し，さらにすべてのブロックを複数のクラスに分類し，各クラスのブロックに関して最小の予測誤差を実現するための統計モデルを構築する．その後，予測誤差の2乗平均が収束するまで分類とモデル構築を繰り返すことで，画像に適応した予測符号化を行う．本稿では圧縮率および処理時間に対する参照画素数と線形予測器数の影響について考察し，さらに符号化時間に比べて復号化時間が早い点も確認した．%Lossless image compression is needed in the areas of medical imaging, high-definition image analysis and archives for art. Therefore, this paper presents a lossless image compression method for one frame of high-definition television (HDTV). We apply an adaptive liner prediction, and then the sequence of prediction errors is encoded by entropy coding. We divide an image into small blocks and classify them into some classes each of which corresponds to one MMSE linear predictor. Repeating classification of the blocks and rebuilding of the predictors until the prediction MSE converges, we get the optimal set of linear predictors for given image. In this paper, we consider the influence of the context length and the number of the linear predictors on compression ratio and processing time.