抄録
本文では, 静止画像を効率的に符号化するベクトル量子化器のための, 代表ベクトルの生成方法を提案する.従来用いられているコードブックは, 多数の学習画像をクラスタリングして生成される.しかし, 高品質な再生画像を得るために, 大量の代表ベクトルがコードブックに登録されるため, 代表ベクトルのインデックスが長くなってしまう.この問題を解決するために, 従来手法はインデックスを効率的に符号化する.提案手法は別のアプローチとして, 画像のエッジ部と平坦部にそれぞれ適合するような2種類のコードブックを用いて, 代表ベクトルの数を削減する.提案手法は, 原画像から得る代表ベクトルをフィルタリングして生成される専用コードブックと, 疑似乱数を用いて生成される汎用コードブックを使用する.提案手法の符号化効率が, インデックスを効率的に符号化することなしで, 従来手法のそれと同等であることを示す.
