階層型ニューラルネットワークを用いたカラー画像の圧縮手法

渡邊 栄治  森 克己  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J84-D2   No.9   pp.2131-2139
発行日: 2001/09/01
Online ISSN: 
DOI: 
Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 論文
専門分野: バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング
キーワード: 
階層型ニューラルネットワーク,  画像圧縮,  カラー画像,  領域分割,  量子化,  

本文: PDF(3.4MB)
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あらまし: 
本論文では,複数個の階層型ニューラルネットワーク(階層型NN)を用いて,カラー画像を段階的に圧縮するための手法を提案する.3層階層型NNの学習において,入出力パターンが同一である場合,中間層上に圧縮情報を獲得できることが知られている.しかしながら,単一の階層型NNでは画像全体の平均的な冗長度を圧縮することは可能であるが,濃度変化が急峻な領域及び緩やかな領域の両者の領域を同程度に精度良く圧縮することは困難である.ここでは,単一の階層型NNによる復元精度の劣化が,学習誤差に関する偏差と分散の偏りに起因することを示す.次に,上述の劣化原因に関する議論に基づいて,複数の階層型NNを導入することにより,画像の各領域の特徴に対応して複数の階層型NNを適応的に割り当てることが可能な画像圧縮手法について述べる.最後に,実験結果から提案学習法による圧縮率や復元精度について検討する.