講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-12-07 10:00
重み付き予測によるクロスフェード動画像の予測性能改善 ○相ヶ瀬友喜・上倉一人(東京工芸大) |
抄録 |
(和) |
動画像に用いられる特殊効果としてクロスフェードがある.映像圧縮方式の国際標準規格であるH.264ではクロスフェードに対して双方向重み付き予測を行うことで効率化を図っている.一方,片方向の重み付き予測は効果がないとされてきた.本稿では,複数のパラメータセットを用いるマルチ重み付き予測により片方向でも圧縮性能が向上することを示す. |
(英) |
Cross-fade is a special effect used in moving images. H.264, an international standard for video compression, improves efficiency by performing bidirectional weighted prediction for crossfades. On the other hand, unidirectional weighted prediction has been shown to be ineffective for crossfades. In this paper, we show that multi-weighted prediction using multiple parameter sets improves compression performance even in unidirection. |
キーワード |
(和) |
画像圧縮符号化 / クロスフェード / 重み付き予測 / k平均法 / / / / |
(英) |
Image compression coding / cross-fade / weighted prediction / k-means / / / / |
文献情報 |
映情学技報, vol. 46, no. 39, ME2022-86, pp. 1-4, 2022年12月. |
資料番号 |
ME2022-86 |
発行日 |
2022-11-30 (ME, SIP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
PDFダウンロード |
|
研究会情報 |
研究会 |
ME SIP TOKAI |
開催期間 |
2022-12-07 - 2022-12-07 |
開催地(和) |
名古屋工業大学 |
開催地(英) |
|
テーマ(和) |
画像処理、スポーツ情報処理および一般 |
テーマ(英) |
Image Processing, Sports Information Processing, and other general |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
ME |
会議コード |
2022-12-ME-SIP-TOKAI |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
重み付き予測によるクロスフェード動画像の予測性能改善 |
サブタイトル(和) |
|
タイトル(英) |
Improvement of Prediction Performance by Weighted Prediction for Cross-fade Video |
サブタイトル(英) |
|
キーワード(1)(和/英) |
画像圧縮符号化 / Image compression coding |
キーワード(2)(和/英) |
クロスフェード / cross-fade |
キーワード(3)(和/英) |
重み付き予測 / weighted prediction |
キーワード(4)(和/英) |
k平均法 / k-means |
キーワード(5)(和/英) |
/ |
キーワード(6)(和/英) |
/ |
キーワード(7)(和/英) |
/ |
キーワード(8)(和/英) |
/ |
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
相ヶ瀬 友喜 / Yuki Aigase / アイガセ ユウキ |
第1著者 所属(和/英) |
東京工芸大学 (略称: 東京工芸大)
Tokyo Polytechnic University (略称: TPU) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
上倉 一人 / Kazuto Kamikura / カミクラ カズト |
第2著者 所属(和/英) |
東京工芸大学 (略称: 東京工芸大)
Tokyo Polytechnic University (略称: TPU) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第3著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第4著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第5著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第6著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第7著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第8著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第9著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第10著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第11著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第12著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第13著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第14著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第15著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第16著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第17著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第18著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第19著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第20著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2022-12-07 10:00:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
ME |
資料番号 |
ME2022-86, SIP2022-5 |
巻番号(vol) |
vol.46 |
号番号(no) |
no.39 |
ページ範囲 |
pp.1-4 |
ページ数 |
4 |
発行日 |
2022-11-30 (ME, SIP) |
|