JPH06139345A - 特異値展開符号化方式 - Google Patents
特異値展開符号化方式Info
- Publication number
- JPH06139345A JPH06139345A JP28601192A JP28601192A JPH06139345A JP H06139345 A JPH06139345 A JP H06139345A JP 28601192 A JP28601192 A JP 28601192A JP 28601192 A JP28601192 A JP 28601192A JP H06139345 A JPH06139345 A JP H06139345A
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- JP
- Japan
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- eigenvector
- eigenvectors
- average
- matrix
- singular
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- Pending
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- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 音声，画像等の情報を特異値展開符号として
伝送する際、固有ベクトルの冗長度を削減した上で符号
化することにより、圧縮効率を向上させる。 【構成】 伝送すべきブロック単位の信号に対し相関関
数の固有ベクトル及び対応する固有値を求め、固有値の
絶対値の大きい順に該固有ベクトルを並べる特異ベクト
ル演算部と、並べられた固有ベクトルに対し予め求めた
平均的固有ベクトルを基準とした変位を求める差分演算
部と、求められた変位を符号化する可変長符号化部とを
備える。
伝送する際、固有ベクトルの冗長度を削減した上で符号
化することにより、圧縮効率を向上させる。 【構成】 伝送すべきブロック単位の信号に対し相関関
数の固有ベクトル及び対応する固有値を求め、固有値の
絶対値の大きい順に該固有ベクトルを並べる特異ベクト
ル演算部と、並べられた固有ベクトルに対し予め求めた
平均的固有ベクトルを基準とした変位を求める差分演算
部と、求められた変位を符号化する可変長符号化部とを
備える。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は音声，静止画像，動画像
等の情報を伝送する際に用いる特異値展開符号化方式に
関する。
等の情報を伝送する際に用いる特異値展開符号化方式に
関する。
【０００２】
【従来の技術】電話，カラーファックス，電子スチルカ
メラ，監視用静止画像伝送装置，テレビ会議等において
音声，静止画像，動画像の情報源を伝送する際、様々な
符号化方式が考えられている。その１つとして特異値展
開符号化方式がある。
メラ，監視用静止画像伝送装置，テレビ会議等において
音声，静止画像，動画像の情報源を伝送する際、様々な
符号化方式が考えられている。その１つとして特異値展
開符号化方式がある。
【０００３】これは、伝送すべきブロック単位の信号
（例えば画像を分割した各領域）に対し先ず固有ベクト
ル（及び対応する固有値）を求める。次にこれらの固有
ベクトルを、その対応する固有値の絶大値の大きい順に
並べ換える。そして並べ換えた固有ベクトルの全て、又
は重要な一部のもの（並べ換え順位の若いもの）符号化
して伝送する。
（例えば画像を分割した各領域）に対し先ず固有ベクト
ル（及び対応する固有値）を求める。次にこれらの固有
ベクトルを、その対応する固有値の絶大値の大きい順に
並べ換える。そして並べ換えた固有ベクトルの全て、又
は重要な一部のもの（並べ換え順位の若いもの）符号化
して伝送する。
【０００４】この特異値展開符号化方式について画像信
号を例として詳細に説明する。図４に示す様に画像デー
タを例えば８画素分のブロックに分割する。このブロッ
ク内より２画素分を総当たり的に選択し、この２画素値
を図５に示す様に２次元座標上でプロットする。（２画
素値を（ｘ1 ，ｘ2 ）としてｘ1 軸，ｘ2 軸上にプロッ
トする）するとこれらの画素値は、ｘ1 ｘ2 座標上で特
定の傾きを持つ直線上に集中してプロットされる。従っ
て図５に示す様にこの特定の直線の、ｘ1 軸からの回転
角度を固有ベクトルとして求める。更に特定の直線上で
の、各（ｘ1 ，ｘ2 ）の基準点からの距離も合わせて求
め、固有値とする。これらは図６の変換式で示される様
に、固有ベクトルφ1 …φ8 ，夫々の固有値λ1 …λ8
として変換角度行列として記述できる。
号を例として詳細に説明する。図４に示す様に画像デー
タを例えば８画素分のブロックに分割する。このブロッ
ク内より２画素分を総当たり的に選択し、この２画素値
を図５に示す様に２次元座標上でプロットする。（２画
素値を（ｘ1 ，ｘ2 ）としてｘ1 軸，ｘ2 軸上にプロッ
トする）するとこれらの画素値は、ｘ1 ｘ2 座標上で特
定の傾きを持つ直線上に集中してプロットされる。従っ
て図５に示す様にこの特定の直線の、ｘ1 軸からの回転
角度を固有ベクトルとして求める。更に特定の直線上で
の、各（ｘ1 ，ｘ2 ）の基準点からの距離も合わせて求
め、固有値とする。これらは図６の変換式で示される様
に、固有ベクトルφ1 …φ8 ，夫々の固有値λ1 …λ8
として変換角度行列として記述できる。
【０００５】しかしながら、この従来の特異値展開符号
化方式では、固有ベクトルを特別な処理をせずにそのま
ま符号化としていたため圧縮効率が悪かった。例えば図
７に示す様に８個の固有ベクトルは様々な値をとるもの
であり、特定値に集中していない。従ってこれらの大小
様々な値を直接符号化すると、画像圧縮の観点からは極
めて効率が悪いという欠点が有った。
化方式では、固有ベクトルを特別な処理をせずにそのま
ま符号化としていたため圧縮効率が悪かった。例えば図
７に示す様に８個の固有ベクトルは様々な値をとるもの
であり、特定値に集中していない。従ってこれらの大小
様々な値を直接符号化すると、画像圧縮の観点からは極
めて効率が悪いという欠点が有った。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】以上述べた様に従来の
特異値展開符号化方式においては、求めた固有ベクトル
をそのまま符号化処理していたため、圧縮効率が極めて
悪いという欠点が有った。
特異値展開符号化方式においては、求めた固有ベクトル
をそのまま符号化処理していたため、圧縮効率が極めて
悪いという欠点が有った。
【０００７】そこで本発明の目的は、固有ベクトルの冗
長度を削減した上で符号化処理することにより、圧縮効
率を向上させた特異値展開符号化方式を提供することに
ある。
長度を削減した上で符号化処理することにより、圧縮効
率を向上させた特異値展開符号化方式を提供することに
ある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は、伝送すべきブ
ロック単位の信号に対し相関関数の固有ベクトル及び対
応する固有値を求める手段と、固有値の絶対値の大きい
順に該固有ベクトルを並べる手段と、並べられた固有ベ
クトルに対し予め求めた平均的固有ベクトルを基準とし
て変位を符号化する手段とを備えたことを特徴とするも
のである。
ロック単位の信号に対し相関関数の固有ベクトル及び対
応する固有値を求める手段と、固有値の絶対値の大きい
順に該固有ベクトルを並べる手段と、並べられた固有ベ
クトルに対し予め求めた平均的固有ベクトルを基準とし
て変位を符号化する手段とを備えたことを特徴とするも
のである。
【０００９】
【作用】本発明では、特異値展開符号化における固有ベ
クトルの統計的性質を平均的形状として計算しておき、
これを固有ベクトルから差し引くことにより、冗長度が
除かれ真に伝送すべきエッセンスのみを抽出することが
できる。
クトルの統計的性質を平均的形状として計算しておき、
これを固有ベクトルから差し引くことにより、冗長度が
除かれ真に伝送すべきエッセンスのみを抽出することが
できる。
【００１０】同じ原理のもとに、各種の構成が可能であ
る。すなわち１次元方式、２次元方式、３次元方式など
で、音声、画像等の信号をブロック化する際のブロック
のとり方で複数の実現の構成が存在する。
る。すなわち１次元方式、２次元方式、３次元方式など
で、音声、画像等の信号をブロック化する際のブロック
のとり方で複数の実現の構成が存在する。
【００１１】
〈１次元の場合〉 音声、画像等の信号を要素がＮ個のベクトル ｇ＝（ｇ1 ，…，ｇN ）T （但しＴは転置行列）で表
す。ＮｘＮ次の離散自己相関行列を、Ｒn ＝ｇ・ｇT と
し、そのＮ個の成分ごとの平均を とする。その固有ベクトルφn を並べた固有ベクトルの
行列をΦ、対応する固有値λn を対角成分上に並べた固
有値行列をΛとすると、 ＲΦ＝ΦΛ なる関係となっていることは古くから知られている。
す。ＮｘＮ次の離散自己相関行列を、Ｒn ＝ｇ・ｇT と
し、そのＮ個の成分ごとの平均を とする。その固有ベクトルφn を並べた固有ベクトルの
行列をΦ、対応する固有値λn を対角成分上に並べた固
有値行列をΛとすると、 ＲΦ＝ΦΛ なる関係となっていることは古くから知られている。
【００１２】ここで、Φを変換行列としてｆ＝Φｇなる
変換を行いｆを符号化伝送するのが変換符号化方式であ
る。一方ΦとΛまたはその積ΦΛの全部または一部を符
号化伝送するのが特異値展開符号化方式である。ここで
両者を比較すれば、変換符号化方式は源信号を分布に偏
りのある変換面に移し、その偏りを利用して高能率に符
号化することができるのに対し、特異値展開符号化方式
では固有ベクトルに展開できたが、圧縮という観点から
はきわめて状態の悪い信号に移してしまったため、高能
率の符号化ができなかった。固有ベクトルは互いに直交
しているが、相関があり、分布に偏りがなく、広く分散
しておりこのままでは極めて取扱いが難しい。また、源
信号がＮｘＮ個であったのに比べ、特異値展開後はΦが
ＮｘＮ個、ΛがＮ個で合計ＮｘＮ＋Ｎ個に増加してい
る。もちろんその自由度は最大ＮｘＮで情報量的には増
加していないが、見掛上分散して扱いにくい形になった
ことを表している。
変換を行いｆを符号化伝送するのが変換符号化方式であ
る。一方ΦとΛまたはその積ΦΛの全部または一部を符
号化伝送するのが特異値展開符号化方式である。ここで
両者を比較すれば、変換符号化方式は源信号を分布に偏
りのある変換面に移し、その偏りを利用して高能率に符
号化することができるのに対し、特異値展開符号化方式
では固有ベクトルに展開できたが、圧縮という観点から
はきわめて状態の悪い信号に移してしまったため、高能
率の符号化ができなかった。固有ベクトルは互いに直交
しているが、相関があり、分布に偏りがなく、広く分散
しておりこのままでは極めて取扱いが難しい。また、源
信号がＮｘＮ個であったのに比べ、特異値展開後はΦが
ＮｘＮ個、ΛがＮ個で合計ＮｘＮ＋Ｎ個に増加してい
る。もちろんその自由度は最大ＮｘＮで情報量的には増
加していないが、見掛上分散して扱いにくい形になった
ことを表している。
【００１３】本発明では、得られた固有ベクトル行列Φ
から平均的固有ベクトル行列Ψを成分ごとに差し引くこ
とにより、冗長度が削減できる。ここでΨの例として離
散コサイン変換ＤＣＴ、アダマール変換行列Ｈ、スラン
ト変換行列Ｓ、画像の自己相関から求まるＫＬ変換ＫＬ
などが有る。又、各固有値λ1 ，…，λn は別に符号化
して送る。
から平均的固有ベクトル行列Ψを成分ごとに差し引くこ
とにより、冗長度が削減できる。ここでΨの例として離
散コサイン変換ＤＣＴ、アダマール変換行列Ｈ、スラン
ト変換行列Ｓ、画像の自己相関から求まるＫＬ変換ＫＬ
などが有る。又、各固有値λ1 ，…，λn は別に符号化
して送る。
【００１４】図１は本発明の一実施例の概略構成図であ
る。画像入力部１によりブロック単位の画像データがｇ
＝（ｇ1 ，…，ｇN ）の形で与えられる。この画像デー
タはブロック毎に特異ベクトル演算部２へ送られる。こ
こでは上述した様に、 を計算することにより、固有ベクトルφ1 ，…，φn ，
対応する固有値λ1 ，…，λn を求める。ここで固有値
λ1 ，…，λn をその絶対値の大きい順に並べた行列を
Λ，この順序に従って対応する固有ベクトルφ1 ，…，
φn を並べ換えた行列をΦとする。この固有ベクトル行
列Φは差分演算部３へ与えられ、ここでは記憶部４に予
め記憶された平均的固有ベクトルΨを減算する。（この
平均的固有ベクトルについては後述する。）この減算結
果をＥ（＝Φ−Ψ）とすると、このＥと特異ベクトル演
算部からの固有値行列Λとが量子化部５へ送られる。こ
の量子化部５では特定のステップ幅で量子化を行ない、
その結果は可変長符号化部６で符号化処理される。
る。画像入力部１によりブロック単位の画像データがｇ
＝（ｇ1 ，…，ｇN ）の形で与えられる。この画像デー
タはブロック毎に特異ベクトル演算部２へ送られる。こ
こでは上述した様に、 を計算することにより、固有ベクトルφ1 ，…，φn ，
対応する固有値λ1 ，…，λn を求める。ここで固有値
λ1 ，…，λn をその絶対値の大きい順に並べた行列を
Λ，この順序に従って対応する固有ベクトルφ1 ，…，
φn を並べ換えた行列をΦとする。この固有ベクトル行
列Φは差分演算部３へ与えられ、ここでは記憶部４に予
め記憶された平均的固有ベクトルΨを減算する。（この
平均的固有ベクトルについては後述する。）この減算結
果をＥ（＝Φ−Ψ）とすると、このＥと特異ベクトル演
算部からの固有値行列Λとが量子化部５へ送られる。こ
の量子化部５では特定のステップ幅で量子化を行ない、
その結果は可変長符号化部６で符号化処理される。
【００１５】つまり本発明では図２に示す様に固有ベク
トル行列Φから平均的固有ベクトルΨが減算されるた
め、その差分Ｅは非常に小さい値（或いは０）となり、
圧縮率が大幅に向上できる。
トル行列Φから平均的固有ベクトルΨが減算されるた
め、その差分Ｅは非常に小さい値（或いは０）となり、
圧縮率が大幅に向上できる。
【００１６】図３に量子化と可変長符号化の主な詳細例
を示す。線形量子化とは信号を等間隔にきざみ有限個の
符号に置き換えることである。スカラー量子化とは一サ
ンプルずつ量子化することで、ベクトル量子化とは複数
サンプル一括して量子化することである。０、非０判定
は量子化後の量子化代表値が０かそうでないかを判定す
るもので、低ビットレート符号化では０が継続すること
が多く０の継続は別にその継続長としてまとめて符号化
するためのものである。また符号化中に途中からそのブ
ロックの最後まで全て０になった時は、そのブロックの
符号化を終了し、終了を示す符号ＥＯＢ（ＥＮＤ ｏｆ
ｂｌｏｃｋ）を送出するようにしても良い。
を示す。線形量子化とは信号を等間隔にきざみ有限個の
符号に置き換えることである。スカラー量子化とは一サ
ンプルずつ量子化することで、ベクトル量子化とは複数
サンプル一括して量子化することである。０、非０判定
は量子化後の量子化代表値が０かそうでないかを判定す
るもので、低ビットレート符号化では０が継続すること
が多く０の継続は別にその継続長としてまとめて符号化
するためのものである。また符号化中に途中からそのブ
ロックの最後まで全て０になった時は、そのブロックの
符号化を終了し、終了を示す符号ＥＯＢ（ＥＮＤ ｏｆ
ｂｌｏｃｋ）を送出するようにしても良い。
【００１７】図３（ａ）の線形スカラー量子化部，図３
（ｂ）の非線形スカラー量子化部，図３（ｃ）のベクト
ル量子化部は、図１の量子化部５に対応する。図３
（ａ）（ｂ）の０・非０判定部，非０符号化部，図３
（ｃ）の可変長符号化部は図１の可変長符号化部６に対
応する。 〈２次元の場合〉画像では効率の点で２次元ブロック化
し、２次元相関を用いた高能率化がなされる。信号を要
素がＮｘＮ個の行列Ｇ＝（ｇij）に分割する。 （１）〈１次元化する場合（非可分）〉 ＮｘＮ個の２次元配列をＮ2 ｘ１の１次元配列に並べ直
し以下１次元の場合と同様の処理を行う。同様なので省
略する。 （２）〈１次元化しない場合（可分）〉
（ｂ）の非線形スカラー量子化部，図３（ｃ）のベクト
ル量子化部は、図１の量子化部５に対応する。図３
（ａ）（ｂ）の０・非０判定部，非０符号化部，図３
（ｃ）の可変長符号化部は図１の可変長符号化部６に対
応する。 〈２次元の場合〉画像では効率の点で２次元ブロック化
し、２次元相関を用いた高能率化がなされる。信号を要
素がＮｘＮ個の行列Ｇ＝（ｇij）に分割する。 （１）〈１次元化する場合（非可分）〉 ＮｘＮ個の２次元配列をＮ2 ｘ１の１次元配列に並べ直
し以下１次元の場合と同様の処理を行う。同様なので省
略する。 （２）〈１次元化しない場合（可分）〉
【００１８】Ｇに対し自己相関Ｒ1 ＝ＧＧT とＲ2 ＝Ｇ
T Ｇを作りその固有ベクトルをΦ1、Φ2 とする時、Ｇ
はＧ＝Φ1 ・Λ1/2 ・Φ2 と展開表現できる。これは
T Ｇを作りその固有ベクトルをΦ1、Φ2 とする時、Ｇ
はＧ＝Φ1 ・Λ1/2 ・Φ2 と展開表現できる。これは
【００１９】
【数１】 と記述される。或いは以下の様にも記述される。
【００２０】
【数２】
【００２１】但し、ＮR ≦Ｎで非０の固有値λi の数、
ｕi ，ｖi はΦ1 、Φ2 の列ベクトルである。また、Λ
1/2 の自由度は最大Ｎ、Φ1 、Φ2 の自由度はそれぞれ
最大Ｎ（Ｎ−１）／２で合計Ｎ2 である。
ｕi ，ｖi はΦ1 、Φ2 の列ベクトルである。また、Λ
1/2 の自由度は最大Ｎ、Φ1 、Φ2 の自由度はそれぞれ
最大Ｎ（Ｎ−１）／２で合計Ｎ2 である。
【００２２】この固有ベクトルから平均的固有ベクトル
を差し引きその残差を符号化し量子化すれば良い。平均
的固有ベクトルは上記自己相関を多数の信号に関し平均
した形で求め、そこから導出した固有ベクトルを用いれ
ば良い。
を差し引きその残差を符号化し量子化すれば良い。平均
的固有ベクトルは上記自己相関を多数の信号に関し平均
した形で求め、そこから導出した固有ベクトルを用いれ
ば良い。
【００２３】上記実施例においては、平均的ベクトルと
してあらかじめ定まった固定パターンのベクトルを用意
し差引いたが、複数用意しておき入力信号の状況に応じ
きりかえて用いても良い。また上記実施例では固有ベク
トルと平均的固有ベクトルの差の符号化について述べた
が、差に限らず平均的固有ベクトルからの変位を符号化
（変位分のパターン・マッチング符号化、変位を考慮し
たパターン符号化、変位分を符号化するベクトル量子
化）する方法は容易に類推できる。
してあらかじめ定まった固定パターンのベクトルを用意
し差引いたが、複数用意しておき入力信号の状況に応じ
きりかえて用いても良い。また上記実施例では固有ベク
トルと平均的固有ベクトルの差の符号化について述べた
が、差に限らず平均的固有ベクトルからの変位を符号化
（変位分のパターン・マッチング符号化、変位を考慮し
たパターン符号化、変位分を符号化するベクトル量子
化）する方法は容易に類推できる。
【００２４】
【発明の効果】本発明によれば特異値展開符号化方式に
おいて固有ベクトルの冗長度を効率的に取り除くことが
できる。従って音声，画像等の信号を伝送する際の圧縮
率を大幅に向上させることが可能となり、その実用的利
点は絶大である。
おいて固有ベクトルの冗長度を効率的に取り除くことが
できる。従って音声，画像等の信号を伝送する際の圧縮
率を大幅に向上させることが可能となり、その実用的利
点は絶大である。
【図１】 本発明の一実施例の概略構成図。
【図２】 本発明の一実施例に係る固有ベクトルから平
均的固有ベクトルを減算する様子を示す図。
均的固有ベクトルを減算する様子を示す図。
【図３】 本発明の一実施例に係る量子化部と可変長符
号化部の詳細を示す図。
号化部の詳細を示す図。
【図４】 画像データのブロック分割の様子を示す図。
【図５】 特異値展開符号化方式を説明するための図。
【図６】 特異値展開符号化方式を用いた変換式を示す
図。
図。
【図７】 特異値展開符号化方式による固有ベクトル値
を示す図。
を示す図。
１…画像入力部 ２…特異ベクトル演算部 ３…差分演算部 ４…記憶部 ５…量子化部 ６…可変長符号化部
Claims (3)
- 【請求項１】伝送すべきブロック単位の信号に対し相関
関数の固有ベクトル及び対応する固有値を求める手段
と、固有値の絶対値の大きい順に該固有ベクトルを並べ
る手段と、並べられた固有ベクトルに対し予め求めた平
均的固有ベクトルを基準とした変位を符号化する手段と
を備えたことを特徴とする特異値展開符号化方式。 - 【請求項２】平均的固有ベクトルはブロック単位の信号
に対して離散コサイン変換により求めたものである請求
項１記載の特異値展開符号化方式。 - 【請求項３】符号化する手段は前記並べられた固有ベク
トルと前記予め求めた平均的固有ベクトルとの差をベク
トル量子化するものである請求項１記載の特異値展開符
号化方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28601192A JPH06139345A (ja) | 1992-10-23 | 1992-10-23 | 特異値展開符号化方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28601192A JPH06139345A (ja) | 1992-10-23 | 1992-10-23 | 特異値展開符号化方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06139345A true JPH06139345A (ja) | 1994-05-20 |
Family
ID=17698842
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP28601192A Pending JPH06139345A (ja) | 1992-10-23 | 1992-10-23 | 特異値展開符号化方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06139345A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100460354B1 (ko) * | 1995-11-10 | 2005-04-06 | 소니 가부시끼 가이샤 | 정보부호화장치및방법,정보복호화장치및방법 |
| US7433527B2 (en) | 2004-02-26 | 2008-10-07 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Time series data dimensional compression apparatus |
| JP2014204333A (ja) * | 2013-04-05 | 2014-10-27 | 日本電信電話株式会社 | 画像符号化方法、画像復号方法、画像符号化装置、画像復号装置、およびそれらのプログラム並びに記録媒体 |
| JP2014204332A (ja) * | 2013-04-05 | 2014-10-27 | 日本電信電話株式会社 | 画像符号化方法、画像復号方法、画像符号化装置、画像復号装置、およびそれらのプログラム並びに記録媒体 |
| JP2017513325A (ja) * | 2014-05-19 | 2017-05-25 | 華為技術有限公司Ｈｕａｗｅｉ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ Ｃｏ．，Ｌｔｄ． | 画像符号化／復号化方法、装置およびシステム |
| CN110457761A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-11-15 | 大连理工大学 | 一种解决Pogo模型奇异性问题的方法 |
-
1992
- 1992-10-23 JP JP28601192A patent/JPH06139345A/ja active Pending
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100460354B1 (ko) * | 1995-11-10 | 2005-04-06 | 소니 가부시끼 가이샤 | 정보부호화장치및방법,정보복호화장치및방법 |
| US7433527B2 (en) | 2004-02-26 | 2008-10-07 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Time series data dimensional compression apparatus |
| JP2014204333A (ja) * | 2013-04-05 | 2014-10-27 | 日本電信電話株式会社 | 画像符号化方法、画像復号方法、画像符号化装置、画像復号装置、およびそれらのプログラム並びに記録媒体 |
| JP2014204332A (ja) * | 2013-04-05 | 2014-10-27 | 日本電信電話株式会社 | 画像符号化方法、画像復号方法、画像符号化装置、画像復号装置、およびそれらのプログラム並びに記録媒体 |
| JP2017513325A (ja) * | 2014-05-19 | 2017-05-25 | 華為技術有限公司Ｈｕａｗｅｉ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ Ｃｏ．，Ｌｔｄ． | 画像符号化／復号化方法、装置およびシステム |
| US10027974B2 (en) | 2014-05-19 | 2018-07-17 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Image coding/decoding method, device, and system |
| US10368086B2 (en) | 2014-05-19 | 2019-07-30 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Image coding/decoding method, device, and system |
| CN110457761A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-11-15 | 大连理工大学 | 一种解决Pogo模型奇异性问题的方法 |
| CN110457761B (zh) * | 2019-07-17 | 2021-02-12 | 大连理工大学 | 一种解决Pogo模型奇异性问题的方法 |
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