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| 概要 |
本稿では、ゼロ値予測を用いたDCT(Discrete Cosine Transform)の演算数削減手法を提案する。通常、ブロックを構成する8×8画素の全てはDCT処理により周波数成分に変換され、その後、量子化される。そのため、1ブロック当りのDCT演算は乗算ならびに加算が共に1024回、量子化演算は除算が64回必要となる。これに対し、提案手法ではゼロ値予測を行うことで演算量を削減する。一般に、D...CT処理を行った結果、高周波成分は0値近傍に集中する。そして、これらは量子化によって0に近似される。そこで、DCT処理において、複数の連続した演算結果がゼロ値であった場合、それ以降、当該ブロック内の全てのDCT演算結果をゼロ値と予測する。ゼロ値予測されたDCT結果に関しては量子化処理も不必要となる。動画像データを用いて評価を行った結果、DCTの演算数を最大で約29％、スカラー量子化の演算数を最大で約59％削減できた。また、その時のPSNRは54.39dBであった。
In this paper, we propose the operation reduction technique of DCT (Discrete Cosine Transform) based on zero value prediction. Usually, all 8x8 pixels in a block are translated into a frequency component by DCT processing, and are quantized. In this process, 1024 DCT operations and 64 quantization operations per block are required. On the other hand, the proposal technique cuts down the amount of operations by performing zero value prediction. After DCT, a high frequency element approaches the value of 0, and then these are approximated to 0 by quantization. In our approach, when the consecutive DCT results zero are detected, we predict the following DCT results in the block as also zero. As a result of evaluating using video data, the operand of DCT was reduced by 29%. And the quantization operation was reduced by 59%. The PSNR at that time was 54.39dB.続きを見る
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