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【24h】

Karhunen-Lbeve変換の情報集約性に関する理論的考察

机译:Karhunen-Lbeve变换的信息聚合理论研究

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摘要

画像符号化における変換符号化の役割は,特定の変換係数に情報を集中させることにある∴情報集約性の観点から-は,Karhunen-Loeve(KL)変換が最適な変換として知られている.KL変換の情報集約性は人力信号の統計的な性質及び,KL変換の次元数に依存して定まる.しかし,これまで,KL変換の情報集約性に対するKL変換の次元数の及ぼす影響については,明らかにされていない.そこで,本論文では,KL変換の次元数と情報集約性に対する数理モデルを構築し,両者の定量的な関係を明らかにする.
机译:变换编码在图像编码中的作用是将信息集中在特定的变换系数上。从信息聚合的角度来看,Karhunen-Loeve(KL)变换被称为最佳变换。 KL变换的信息强度取决于人力信号的统计属性和KL变换的维数。然而,到目前为止,KL变换的维数对KL变换的信息强度的影响尚不清楚。因此,在本文中,我们构建了KL变换和信息聚合的维数的数学模型,并阐明了两者之间的定量关系。

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