符号量見積もりに基づくCNN予測器の設計と予測器プロトタイプの継承を用いた階層型可逆符号化

摘要

画像のスケーラブルな階層型可逆符合化手法として，輪郭の方向性に応じたセルラニューラルネットワーク（CNN）予測器から算出された予測誤差を，コンテキストモデリングに基づいて適応多値算術符号化する方式を提案した．本研究では，CNN予測器の更なる高能率化を目的に，階層型符号化方式における画像ピラミッド構造を利用し，隣接階層間の予測器設計において設計済の予測器を設計の初期値として継承する新しいCNN予測器設計方法を提案する．本手法の有効性は，様々な画像に対する符号化実験により確認され，特に自然画像の符号化に有効であることを明らかにした．