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領域内画素値の補正による任意形状符号化

机译:通过校正区域中的像素值进行任意形状编码

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摘要

Arbitrarily shaped transform coding is a tool to achieve object-based coding. Two types of arbitrarily shaped coding, which guarantee equivalence between the number of pixels inside shapes and DCT coefficients to be coded, are proposed as [3] and [4]. These methods obtain same DCT coefficients, and the difference is that the former calculates outside pixel values from the inside whereas the latter varies the inside pixels by themselves. They are based on 1D-DCT; therefore, 1D-DCT must be executed twice, namely horizontal and vertical directions. This procedure does not guarantee the equivalence. In this paper, we extend their methods to two-dimensional transform. In addition, we discuss methods to optimize position of DCT coefficients and pixels using statistical model. We embedded the proposed method in H.264/AVC, and simulation results indicate all proposed method performed almost same in coding efficiency.%任意形状符号化は,オブジェクト単位での符号化を実現する技術である.Shenら及び古賀らは,それぞれ領域外画素と同数の変換係数が0となる手法を提案しており,前者では領域外画素を補正するのに対し,後者では領域内画素を補正する.しかし,これらの手法は1次元DCTに対する補正法で,画像に適用する際,水平・垂直方向2回の変換を必要とする.本報告では,これらの手法を2次元に拡張し,1次元の場合と同様に領域内画素数と0となる変換係数の数にある同一性を保った変換が行える手法を提案する.また,統計モデルを用いて変換係数の配置順を最適化することで,さらなる符号量の削減を目指す.これらの提案法をH.264/AVCにおけるIntra予測符号化に対して実装実験を行った結果,Shenら及び古賀らの手法は同等の符号化効率を持つことが確認できた.
机译:任意形状的变换编码是一种实现基于对象的编码的工具。 [3]和[4]提出了两种类型的任意形状编码,它们保证形状内部的像素数和要编码的DCT系数之间的相等。这些方法获得相同的DCT系数,不同之处在于前者从内部计算外部像素值,而后者自己改变内部像素值。它们基于1D-DCT;因此,一维DCT必须执行两次,即水平和垂直方向。此过程不保证等效性。在本文中,我们将其方法扩展到二维变换。此外,我们讨论了使用统计模型优化DCT系数和像素位置的方法。我们将提出的方法嵌入到H.264 / AVC中,仿真结果表明,所有提出的方法在编码效率上几乎都是相同的。%任意形状符号化は,オブジェクト単位での符号化を実现する技术である。 ,それぞれ领域外画素と同数の変换系数が0となる手法を进行しており,前者では领域外画素を补正するのに対し,其他では领域内画素を补正する。しかし,これらの手法は1次元DCTに対する补正法で,画像に适用する际,水平・垂直方向2回の変换を必要とする。本报告では,これらの手法を2次元に拡张し,1次元の场合と同様に领域内画素数と0となる変换系数の数にある同一性を保った変换が行える手法を贯する。目指す。

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