論文の概要: Extensions on low-complexity DCT approximations for larger blocklengths based on minimal angle similarity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15244v1
• Date: Sun, 20 Oct 2024 01:20:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:15:36.012645
• Title: Extensions on low-complexity DCT approximations for larger blocklengths based on minimal angle similarity
• Title（参考訳）: 最小角類似度に基づく大型ブロック長に対する低複素性DCT近似の拡張
• Authors: A. P. Radünz, L. Portella, R. S. Oliveira, F. M. Bayer, R. J. Cintra,
• Abstract要約: 離散コサイン変換(DCT)は、KLT(Karhunen-Loeve transform)に関連があるため、画像とビデオの符号化の中心的なツールである。 16点, 32点, 64点のDCT近似を導入し, 精度の高いDCT行列列と近似変換によって誘導される行列との角度を最小化する。 高速アルゴリズムは低複雑さ変換のためにも開発され、性能と計算コストのバランスが良いと主張した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The discrete cosine transform (DCT) is a central tool for image and video coding because it can be related to the Karhunen-Lo\`eve transform (KLT), which is the optimal transform in terms of retained transform coefficients and data decorrelation. In this paper, we introduce 16-, 32-, and 64-point low-complexity DCT approximations by minimizing individually the angle between the rows of the exact DCT matrix and the matrix induced by the approximate transforms. According to some classical figures of merit, the proposed transforms outperformed the approximations for the DCT already known in the literature. Fast algorithms were also developed for the low-complexity transforms, asserting a good balance between the performance and its computational cost. Practical applications in image encoding showed the relevance of the transforms in this context. In fact, the experiments showed that the proposed transforms had better results than the known approximations in the literature for the cases of 16, 32, and 64 blocklength.
• Abstract（参考訳）: 離散コサイン変換(DCT)は、KLT(Karhunen-Lo\`eve transform)と関係があるため、画像とビデオの符号化において中心となるツールである。 本稿では,16点,32点,64点のDCT近似を導入し,DCT行列の行と近似変換によって誘導される行列との角度を最小化する。 いくつかの古典的な評価値によると、提案された変換は、既に文献で知られているDCTの近似よりも優れていた。 高速アルゴリズムは低複雑さ変換のためにも開発され、性能と計算コストのバランスが良いと主張した。 画像符号化の実践的応用は、この文脈における変換の関連性を示した。 実際、実験の結果、提案された変換は16, 32, 64ブロック長の文献において、既知の近似よりも良い結果を示した。

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