抄録
自然画像の可逆符号化に適した予測器の新しい設計法を提案する.一般に, 予測符号化では予測誤差電力を最少とする予測器を最適と見なして設計しているが, 可逆符号化における符号化効率の観点からは必ずしも最適とは限らない.そこで, 本稿では予測誤差電力の代わりに符号化レートに基づいた評価関数の下で線形予測器を最適設計する.更に, 符号化効率を改善するために画像を複数のクラスに分類し, クラス毎に個別に予測器を設計する.実際には, クラス分類と予測器の設計を交互に実行することで, 符号化対象画像毎の最適化を図っている.最後に, シミュレーション結果に基づいて本手法の有効性を示す.
