Fig. 1 DPCM エンコーダモデル Fig. 2 ロスレスモードのブロックダイアグラム Fig. 3 予測 よそく 画素 がそ 近傍 きんぼう 画素 がそ Lossless JPEGは1993年 ねん JPEG の追加 ついか 規格 きかく 開発 かいはつ 非 ひ 可逆 かぎゃく JPEG とは全 まった 異 こと 周囲 しゅうい 近傍 きんぼう 上 うえ 隣 となり 左 ひだり 隣 となり 左上 ひだりうえ 予測 よそく 行 おこな 予測 よそく 残 ざん 差 さ 対 たい エントロピー符号 ふごう 化 か 行 おこな Independent JPEG Group によるライブラリではサポートされていないが、Ken Murchisonによるパッチをあてることで使用 しよう 可能 かのう 医療 いりょう 関 かか 場面 ばめん DNG 、一部 いちぶ 用 もち 以外 いがい 広 ひろ 用 もち
Lossless JPEG[1] JPEG のモードの1つである。離散 りさん 変換 へんかん 用 もち 手法 しゅほう 逆 ぎゃく 変換 へんかん 厳密 げんみつ 定義 ていぎ 出力 しゅつりょく 入力 にゅうりょく 完全 かんぜん 一致 いっち 限 かぎ 完全 かんぜん 一致 いっち 必要 ひつよう 用途 ようと 存在 そんざい 用 もち 非 ひ 可逆 かぎゃく 異 こと 圧縮 あっしゅく 差分 さぶん 符号 ふごう 変調 へんちょう 呼 よ 簡単 かんたん 予測 よそく 符号 ふごう 用 もち 符号 ふごう 化 か 隣接 りんせつ 値 ち 用 もち 予測 よそく 行 おこな 方式 ほうしき 一般 いっぱん 的 てき 対象 たいしょう 値 ち 上 うえ 隣 となり 左 ひだり 隣 となり 値 ね 平均 へいきん 用 もち 場合 ばあい 値 ち 次 つぎ 値 ち 差分 さぶん 近 ちか 利用 りよう 各 かく 個別 こべつ 符号 ふごう 化 か 代 か 予測 よそく 値 ち 差分 さぶん 値 ち 符号 ふごう 化 か 典型 てんけい 的 てき 構成 こうせい 図 ず 中 ちゅう 次 つぎ 処理 しょり 現在 げんざい 値 ち 記憶 きおく 役割 やくわり 果 は
ロスレスモードの主 おも 処理 しょり 流 なが 処理 しょり 中 なか 示 しめ 予測 よそく 値 ち 計算 けいさん 近傍 きんぼう 値 ち 用 もち [2] 時点 じてん 既 すで 予測 よそく 完了 かんりょう 必要 ひつよう 下 した 表 ひょう 示 しめ 用 もち 次元 じげん 予測 よそく 次元 じげん 予測 よそく 階層 かいそう 誤差 ごさ 対 たい 用 もち 一度 いちど 予測 よそく 予測 よそく 誤差 ごさ ハフマン符号 ふごう や算術 さんじゅつ 符号 ふごう 用 もち 可逆 かぎゃく 符号 ふごう 得 え
予測 よそく 方式 ほうしき
0
予測 よそく
1
A
2
B
3
C
4
A + B – C
5
A + (B – C)/2
6
B + (A – C)/2
7
(A + B)/2
ロスレスモードは、カラー画像 がぞう 対 たい 程度 ていど 圧縮 あっしゅく 率 りつ [3] 医療 いりょう 分野 ぶんや 画像 がぞう 対 たい 用 もち 一般 いっぱん 的 てき 広 ひろ 用 もち
JPEG-LSは、モデル化 か 符号 ふごう 化 か 呼 よ 独立 どくりつ 段階 だんかい 成 な 低 てい 高性能 こうせいのう 基本 きほん 効率 こうりつ 画像 がぞう 圧縮 あっしゅく 提供 ていきょう 開発 かいはつ 用 もち 全体 ぜんたい 的 てき 相関 そうかん 性 せい 消去 しょうきょ 以前 いぜん 規格 きかく 採用 さいよう 方式 ほうしき 予測 よそく 残 ざん 差 さ 遥 はる 低 ひく [4] [5] 年 ねん 完成 かんせい 公開 こうかい 算術 さんじゅつ 符号 ふごう 拡張 かくちょう 紹介 しょうかい 中核 ちゅうかく LOCO-I algorithm を元 もと 予測 よそく 誤差 ごさ 用 もち 成 な 立 た 予測 よそく 残 ざん 差 さ 左右 さゆう 対称 たいしょう 幾何 きか 分布 ぶんぷ 離散 りさん ラプラス分布 ぶんぷ と呼 よ 従 したが 仮定 かてい 分布 ぶんぷ 対 たい 有効 ゆうこう ゴロム符号 ふごう を用 もち 低 てい 実現 じつげん 上 うえ 誤差 ごさ 絶対 ぜったい 値 ち 最大 さいだい 時 じ 制御 せいぎょ 提供 ていきょう 大抵 たいてい 場合 ばあい 遥 はる 高速 こうそく 以前 いぜん 圧縮 あっしゅく 率 りつ 高 たか
モデル化 か 相関 そうかん 性 せい 消去 しょうきょ 予測 よそく コンテキストモデリング の2つの重要 じゅうよう 処理 しょり
相関 そうかん 性 せい 消去 しょうきょ 値 ち 予測 よそく
編集 へんしゅう
LOCO-Iアルゴリズムには、Fig. 3に示 しめ 画素 がそ 近傍 きんぼう 画素 がそ 縦 たて 方向 ほうこう 横 よこ 方向 ほうこう 検出 けんしゅつ 原始 げんし 的 てき エッジ検出 けんしゅつ が使 つか 縦 たて 方向 ほうこう 場合 ばあい 画素 がそ 横 よこ 方向 ほうこう 場合 ばあい 画素 がそ 予測 よそく 用 もち 簡単 かんたん 予測 よそく 法 ほう Median Edge Detection (MED)[6] 予測 よそく 呼 よ 以下 いか 式 しき 値 ね 予測 よそく
X
=
{
min
(
A
,
B
)
if
C
≥
max
(
A
,
B
)
max
(
A
,
B
)
if
C
≤
min
(
A
,
B
)
A
+
B
−
C
otherwise
.
{\displaystyle X=\left\{{\begin{aligned}&\min(A,B)\quad \,{\mbox{if}}\,C\geq \max(A,B)\\&\max(A,B)\quad {\mbox{if}}\,C\leq \min(A,B)\\&A+B-C\quad \,{\mbox{otherwise}}.\\\end{aligned}}\right.}
この3種類 しゅるい 簡単 かんたん 予測 よそく 式 しき 以下 いか 条件 じょうけん 表 あらわ 左 ひだり 縦 たて 方向 ほうこう 存在 そんざい 場合 ばあい 用 もち 上 うえ 横 よこ 方向 ほうこう 存在 そんざい 場合 ばあい 用 もち 存在 そんざい 場合 ばあい 用 もち
JPEG-LSは、それぞれのコンテキストCtx に所属 しょぞく 平均 へいきん
e
¯
(
C
)
{\displaystyle {\bar {e}}(C)}
用 もち 予測 よそく 誤差 ごさ 条件 じょうけん 付 つ 期待 きたい 値 ち
E
{
e
|
C
t
x
}
{\displaystyle E\left\{e|Ctx\right\}}
見積 みつ 予測 よそく 残 ざん 差 さ 化 か 局所 きょくしょ 的 てき 変動 へんどう 激 はげ 画像 がぞう 対応 たいおう 局所 きょくしょ 的 てき 勾配 こうばい 近傍 きんぼう 差分 さぶん 値 ち 決 き
g
1
=
D
−
B
g
2
=
B
−
C
g
3
=
C
−
A
{\displaystyle {\begin{aligned}&g_{1}=D-B\\&g_{2}=B-C\ \\&g_{3}=C-A\ \\\end{aligned}}}
局所 きょくしょ 的 てき 勾配 こうばい 近傍 きんぼう 滑 なめ 変動 へんどう 激 はげ 反映 はんえい 近傍 きんぼう 差分 さぶん 値 ち 統計 とうけい 的 てき 性質 せいしつ 予測 よそく 誤差 ごさ 密接 みっせつ 関係 かんけい 着目 ちゃくもく 上 うえ 式 しき 得 え 差分 さぶん 値 ち 量子 りょうし 化 か 似通 にかよ 値 ね 場合 ばあい 値 ね 量子 りょうし 化 か 振 ふ 対象 たいしょう 値 ち 相関 そうかん 検出 けんしゅつ 間 あいだ 共通 きょうつう 情報 じょうほう 抽出 ちゅうしゅつ
P
(
e
|
C
t
x
=
[
q
1
,
q
2
,
q
3
]
)
=
P
(
−
e
|
C
t
x
=
[
−
q
1
,
−
q
2
,
−
q
3
]
)
{\displaystyle P(e|Ctx=[q_{1},q_{2},q_{3}])=P(-e|Ctx=[-q_{1},-q_{2},-q_{3}])}
性質 せいしつ 持 も 仮定 かてい 正 せい 負 まけ 総数 そうすう
(
(
2
×
4
+
1
)
3
+
1
)
/
2
=
365
{\displaystyle ((2\times 4+1)^{3}+1)/2=365}
各々 おのおの 内 ない 累積 るいせき 予測 よそく 誤差 ごさ 含 ふく 要素 ようそ 数 すう 割 わ 誤差 ごさ 分布 ぶんぷ 中心 ちゅうしん 程度 ていど 推測 すいそく 内 ない 予測 よそく 誤差 ごさ 中心 ちゅうしん 補正 ほせい 機構 きこう 追加 ついか 予測 よそく 精度 せいど 改善 かいぜん 手順 てじゅん 要 よう 加減算 かげんざん 回数 かいすう 減 へ 改善 かいぜん 除算 じょざん 不要 ふよう 計算 けいさん 手順 てじゅん [2] に紹介 しょうかい
JPEG-LSは標準 ひょうじゅん 非負 ひふ 符号 ふごう 化 か 際 さい 符号 ふごう ゴロム符号 ふごう 参照 さんしょう 用 もち 際 さい 用 もち 処理 しょり 簡略 かんりゃく 化 か
ゴロム・ライス符号 ふごう 未満 みまん 画像 がぞう 滑 なめ 部分 ぶぶん 低 ひく 対 たい 圧縮 あっしゅく 率 りつ 高 たか 問題 もんだい 回避 かいひ 複数 ふくすう 記述 きじゅつ 方式 ほうしき 用 もち 平 たい 領域 りょういき 滑 なめ 領域 りょういき 勾配 こうばい 検出 けんしゅつ 部分 ぶぶん 用 もち 異 こと 現 あらわ 走査 そうさ 線 せん 終端 しゅうたん 至 いた 終了 しゅうりょう 長 なが 符号 ふごう 化 か 通常 つうじょう 戻 もど
JPEG 2000 には特別 とくべつ ウェーブレット フィルタ(biorthogonal 3/5)によるロスレスモードがある。JPEG 2000のロスレスモードは人工 じんこう 画像 がぞう 合成 ごうせい 画像 がぞう [3] [4] などの場合 ばあい 速度 そくど 圧縮 あっしゅく 率 りつ 点 てん 劣 おと 写真 しゃしん 良 よ 性能 せいのう 出 で スケーラブル であり、プログレッシブであり、広 ひろ
^ W. B. Pennebaker and J. L. Mitchell, JPEG Still Image Data Compression Standard. New York: Van Nostrand Reinhold, 1993.
^ ITU-T. ISO DIS 10918-1 Digital compression and coding of continuous-tone still images (JPEG). Recommendation T.81.
^ C. K. Wallace. The JPEG still picture compression standard. Communications of the ACM, 34(4):31-44, 1991.
^ M. J. Weinberger, G. Seroussi, and G. Sapiro, “LOCO-I: A low complexity, context-based, lossless image compression algorithm,” in Proc. 1996 Data Compression Conference, Snowbird, UT, Mar. 1996, pp. 140–149.
^ M. Weinberger, G. Seroussi, and G. Sapiro, “The LOCO-I lossless image compression algorithm: Principles and standardization into JPEG-LS,” IEEE Trans. Image Processing, vol. 9, no. 8, pp. 1309–1324, Aug. 2000, originally as Hewlett-Packard Laboratories Technical Report No. HPL-98-193R1, November 1998, revised October 1999. Available from [1] .
^ Nasir D. Memon, Xiaolin Wu, V. Sippy, and G. Miller, “Interband coding extension of the new lossless JPEG standard,” Proc. SPIE Int. Soc. Opt. Eng., vol. 3024, no. 47, pp.47–58, January 1997.
![{\displaystyle P(e|Ctx=[q_{1},q_{2},q_{3}])=P(-e|Ctx=[-q_{1},-q_{2},-q_{3}])}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/6505287cf8a6714ee37f3edca0e3cf07c744669e)
![[3]](https://trans.hiragana.jp/ruby/http://www.jpeg.org/public/wg1n1816.pdf){kind=link}
