画像圧縮のためのエラーリシリエントピラミッドベクター量子化

ピラミッドベクター量子化（PVQ）は、多次元空間でピラミッド型の格子点を、量子化器コードブックとして使用します。これは、変換およびサブバンド画像コーディングから生じるラプラシアン様のソースの圧縮に使用できる固定料金量子化技術であり、そのパフォーマンスは、可変長さコードを必要とせずに最適なエントロピーコーディングされたスカラー量子化器に近づきます。このホワイトペーパーでは、騒々しいチャネル上の圧縮画像伝送にPVQを使用することを調査します。ここでは、固定率の量子化により、ビットエラーの腐敗に対する感受性が低下します。多次元ピラミッドの格子点の指標を導出する新しい方法を提案し、これらの技術が一般的な対称格子量子容器のチャネルノイズ免疫を改善する方法を説明します。新しいインデックス作成スキームは、以前のインデックス作成方法でチャネルの堅牢性を最大3 dB改善し、同様の計算コストで実行できます。最終的な固定料金コーディングアルゴリズムは、典型的な共同写真専門家グループ（JPEG）の実装のパフォーマンスを上回り、はるかに大きなエラーの回復力を示します。

Pyramid vector quantization (PVQ) uses the lattice points of a pyramidal shape in multidimensional space as the quantizer codebook. It is a fixed-rate quantization technique that can be used for the compression of Laplacian-like sources arising from transform and subband image coding, where its performance approaches the optimal entropy-coded scalar quantizer without the necessity of variable length codes. In this paper, we investigate the use of PVQ for compressed image transmission over noisy channels, where the fixed-rate quantization reduces the susceptibility to bit-error corruption. We propose a new method of deriving the indices of the lattice points of the multidimensional pyramid and describe how these techniques can also improve the channel noise immunity of general symmetric lattice quantizers. Our new indexing scheme improves channel robustness by up to 3 dB over previous indexing methods, and can be performed with similar computational cost. The final fixed-rate coding algorithm surpasses the performance of typical Joint Photographic Experts Group (JPEG) implementations and exhibits much greater error resilience.