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【24h】

Sinc関数による画像の逆量子化法

机译：使用Sinc函数的图像去量化方法

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摘要

1．　緒言画像などの信号の離散化は，時間または空間の各軸方向に対する標本化と，信号値に対する量子化から構成される．このうち標本化については，最大周波数の2倍以上の周波数で標本化すれば原信号が完全復元できるという標本化定理1）2）が知られている．これに対し，量子化された信号からの原信号の復元についての研究は乏しい3）．理由としては概ね，以下の2点に集約できる．第1点は，量子化された信号すなわちデジタルデータには同時に標本化も施されており，これが完全復元を原理的に不可能にしていることである．第2点は，量子化階調数はハードウェアの制約によって，8bit,16bit,24bitなどに予め決められてしまうためである．しかしながら，情報通信技術の発展に伴い大容量データの伝送が必要とされている今日では，標本数削減によるデータ圧縮だけでなく量子化階調数の削減によるデータ圧縮も必要とされている．以降は画像に限定して話を進める．%A smart method for restoring 256 gray levels from some reduced gray levels of the given image is proposed. In the method, the restored value is estimated by averaging the neighboring sub-pixels which are generated by Sine function beforehand. Moreover, the normalized correlation coefficient between the respective density histograms of input and output images are also proposed as the evaluation index that can qualify the outbreak of the degradation such as false contour. The image quality provided by the proposed method was experimentally excellent so that the false contour never occurred.
机译：1。 ㆍ简介信号（例如图像）的离散化包括对时间或空间的每个轴向方向进行采样以及对信号值进行量化。其中，采样定理1）2）是已知的，其中可以通过以至少两倍于最大频率的频率进行采样来完全恢复原始信号。另一方面，关于从量化信号中恢复原始信号的研究很少。原因可以归纳为以下两点。第一点是量化信号（即数字数据）也要同时采样，因此原则上不可能进行完美的恢复。第二点是，由于硬件限制，量化灰度的数量被预先确定为8位，16位，24位等。但是，随着信息和通信技术的最新发展，需要传输大量数据，除了通过减少采样数来压缩数据之外，还需要通过减少量化等级数来进行数据压缩。从这里开始，讨论将仅限于图像。提出了一种从给定图像的某些降低的灰度中恢复256个灰度的智能方法，该方法通过对正弦函数前体生成的相邻子像素进行平均来估算恢复值。还提出了输入和输出图像的各个密度直方图之间的系数作为评估指标，可以评定诸如假轮廓等退化的爆发。该方法提供的图像质量在实验上极好，因此从未出现假轮廓。

著录项

  • 来源
    《精密工学会誌》 |2010年第9期|p.1054-1058|共5页
  • 作者

    沼田宗敏; 藤原孝幸; 渡連裕記; 舟橋琢磨川; 輿水大和;

  • 作者单位

    中京大学情報理工学部（豊田市貝津町床立101）;

    中京大学情報理工学部（豊田市貝津町床立101）;

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    中京大学情報理工学部（豊田市貝津町床立101）;

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