JP5391466B2 - 品質制御パラメータの変更及びスケーリングによって変換される画像のファイルサイズを予想するシステム、方法及びプログラム - Google Patents
品質制御パラメータの変更及びスケーリングによって変換される画像のファイルサイズを予想するシステム、方法及びプログラム Download PDFInfo
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Description
[i)多項式予想]
[ii)ρ−ドメイン予想]
[第1の変換画像ファイルサイズ予想器]
及び量子化スケーリング係数
を得るべく、原品質係数QFin、出力品質係数QFout及びスケーリング係数zを量子化する量子化器14を含む。量子化器は当業者にとっては公知であるため、本願明細書においてはさらなる説明はしない。
が生成される。予想関数は、所望の出力品質係数QFout及びスケーリング係数(ズーム係数)zが適用される画像Iの相対圧縮ファイルサイズ予想をもたらす。
が供給され、以下に示すとおり変換後(画像J)の画像Iのファイルサイズ予想19
を算出する、変換画像ファイルサイズ予想計算器18を含む。
は、相対サイズ予想であり、以下の式によって導き出せる。
は、所望のQFout及びスケーリングzにおける変換画像Jのファイルサイズの正確な関数である。当関数は、下記の式によって導き出せる。
は、サブセットTQF(I)のカーディナリティである点に注目すべきである。関数T()は、例えば、完全なJPEGトランスコーダであり得る。
は、最適最小二乗平均推定量を表す点に注目すべきである。実際、これは、下記の式によって容易に検証できる。
は、計算の観点から費用がかかるので、計算の複雑性を低減する目的で、当関数を用いて、相対ファイルサイズ予想の配列は事前算出され得る。従って、相対ファイルサイズ予想計算器16では、その指標が画像変換前の画像の量子化品質係数
、画像変換時に利用される所望の品質係数
、及び画像変換時に利用されるスケーリング係数
である、事前算出されたファイルサイズ予想の配列Mが用いられる。量子化値は、ティルダ(〜)記号によって表される。
、画像変換時の画像の所望の量子化出力品質係数
及び画像変換時に利用される量子化スケーリング係数
を含み、配列ベース相対ファイルサイズ予想計算器16は、これらの入力が供給され、相対ファイルサイズ予想の配列を事前算出する、相対ファイルサイズ予想配列計算器(図示せず)を含む。配列Mのエントリは、下記の式によって導き出せる。
及び
は、変換時に使用されるQF又はQFout及びスケーリング係数zをそれぞれ戻す関である。関数
(式5)は、変換画像Jに所定の変換がされたときに観測された相対ファイルサイズ変更を戻す。セット
は、相当する量子化セル範囲に含まれる品質係数及びスケーリング係数を有する全ての画像のカーディナリティのセット
を示す。量子化セルは、同一の所定の値に量子化した全ての値のセットである。セル
は、
にそれぞれ量子化されるQFin、QFout及びzの全ての値のセットを意味する。ここで、
は、
に量子化される同一の原品質係数、
に量子化される出力品質係数の値QFoutに対する値、
に量子化されるスケーリング係数zに対する値を有する画像の集まりの全ての画像を含むQFinに対する値を有する画像セットである(つまり、3つのセット
の共通集合である)。より大きい品質制御パラメータ(QFを超えるもの)が使用された場合、パラメータ特定の適切な方法でまた品質制御パラメータは量子化されてもよく、予想配列に対しての更に大きい次元として用いられてもよい。関数S()は、画像Jが変換されたときに観測された正確な相対ファイルサイズ予想である。
は、配列Mのスライス、すなわち、指標
及び
を含む配列を示す。例えば、画像トレーニングセットTから最適化された配列
は、表1に示されるものである。
に応答する。
[2. 第1の配列計算器及びトレーニング方法]
及び
に量子化される。
及び
、及び量子化されたスケーリング係数
が配列Mの更新のために使用される。
は、
と同一の量子化品質係数を有する全ての画像のサブセットである。
は、
と同一の量子化出力品質係数を有する全ての画像のサブセットである。
は、
と同一の量子化スケーリング係数を有する全ての画像のサブセットである。
は、式(5)に示したとおり、これら3つのセットの共通集合である。
[3.第1の数値例セット]
を示す。
に対する期待絶対誤差
を示す。予想誤差は、
及び
の近辺で最小になることが分かる。
及び
及びスケーリング係数が最も異なるとき、例えば、表2の左上において予想誤差は最大となる。また、表2のグレー部分は、期待絶対誤差が10%以下である領域を示している。
等の典型的な品質係数に対しての、絶対相対誤差が特定の閾値βを下回る確率を示すものである。確率は下記の式によって導き出せる。変数β及び
に対して、
又はその等価配列
の幾何学的解釈を示すグラフである。
ここで図5の説明になるが、推定量
及び量子化配列
の幾何学的解釈が示されている。
に対応した配列
の列を示す、50等の一連のボックスを示す。
の算出に用いられる全ての画像の
の実測値の分布がプロットされている。画像の分布は複数の点によって示されている。細線51は、異なる最小2乗平均推定量
を結んだものであり、これは、サーフェスが大して滑らかではないことを明確に示している。
[4.第2の変換画像ファイルサイズ予想器]
を生成する。
及び量子化スケーリング係数
をそれぞれ生成して、クラスタベース相対ファイルサイズ予想計算器34の入力として供給する。
が生成され、クラスタベース相対ファイルサイズ予想計算器34に対して入力として供給される。より多くの品質制御パラメータが使用される場合、パラメータは、
のベクトルXI(以下に定義する)に付加されてもよい。
、量子化品質係数
、量子化スケーリング係数
を量子化器32から受信して、相対ファイルサイズ予想35を公式化する。
を算出する。
は相対サイズ予想35である。
及び
の関係を満たす。
は、I∈TにおけるベクトルxIと割り当てられたセントロイドとの間の期待平方距離を最小化し得る。最適なパーティション
は、下記の式によって導き出せる。
は、公知のL2ノルムであり、Tはtranspose関数、そして、
は、クラスCiのプロトタイプである。
を計算する(45を参照)。
の計算の複雑性は、計算の観点から実行不能にさせる要因となる。しかしながら、G. Tesauro、 D. Touretzky及び T. Leenを編者とする、MITプレス、1995、「Advances in Neural Information Processing Systems」、7巻、585−592頁、題名"Convergence properties of the K−means algorithms" の、Leon Bottou及びYoshua Bengioによる論文に記されたようにk平均アルゴリズムを用いることで、高精度の近似化ができる。ニュートンアルゴリズムと同様に、k平均アルゴリズムは、スーパーリニア収束であり、このことは、実際には、良好な近似のために比較的少ない数の反復しか必要としないことを意味する。k平均の詳細及び特性は、当業者には公知であると思われるので、本願明細書ではこれ以上の説明はしない。
に対する相対ファイルサイズ予想の配列
を計算する(図4の47から49を参照)。
及び量子化スケーリング係数
である(しかし、より多くの品質制御パラメータが用いられた場合には2次元より多くなり得る)。工程48において量子化が行なわれる。これらの配列のエントリのそれぞれは、以下のとおり算出される。
の、セントロイド
である、クラスCiに割り当てられた画像である。
が工程47において以下の式のとおり最初に算出される。
の値を生成する目的で、配列
は一定時間サーチされ得る。
[5. 第2の配列計算器及びトレーニング方法]
はクラスタ又はクラスCi(1≦i≦k)それぞれに対して計算される。配列
が生成されるが満杯ではない。
及び
となる。
が
、
及びxJ=(W(J)、H(J)、αQF(J))を用いて更新される。
[6. 第2の数値例セット]
が求められた。
に対する期待絶対誤差を示す。期待絶対誤差は式(7)によって導き出せる。
における
近辺に集中する。最大予想誤差は、表4の
、
及びスケーリング係数が最も異なる部分、例えば、表4の左上部分に見られる。表2と同様に、表4のグレー部分は、期待絶対誤差が10%以下の部分に対応する。しかしながら、表2及び4の2つのグレー部分を比較すると、クラスタ使用のおかげで、表4の期待絶対誤差は、表2の期待絶対誤差よりも顕著に小さい。例えば、表2から表4とでは、もっとも困難なトランスコーディング設定、すなわち
及び
において、112、93%から24、82パーセントまで減少する。
[項目1]
少なくとも1つの品質制御パラメータの変更及びスケーリングによって変換される画像のファイルサイズを予想するシステムであって、
(a)前記画像の変換前の前記画像の前記ファイルサイズ、(b)前記変換前の前記画像の少なくとも1つの品質制御パラメータに関する情報、(c)前記変換時に前記画像に対して利用される前記画像の少なくとも1つの品質制御パラメータに関する情報、及び(d)前記変換時に前記画像に対して利用されるスケーリング係数を受信する入力手段と、
前記変換前の前記画像の前記品質制御パラメータ、前記変換時に利用される前記画像の前記品質制御パラメータ及び前記スケーリング係数に関する受信した前記情報に基づいて、前記変換の後の前記画像の相対ファイルサイズ予想を決定する計算器と、
前記変換の後の前記画像のファイルサイズ予想を前記変換前の前記画像の前記ファイルサイズと前記相対ファイルサイズ予想との関数として決定する計算器とを備える、システム。
[項目2]
(i)前記変換前の前記画像の前記品質制御パラメータに関する前記情報、又は前記変換時に利用される前記画像の前記品質制御パラメータに関する前記情報は、品質係数、色数、色深度、色成分サンプリング構造、水平解像度、及び垂直解像度からなるグループから選択されること、
(ii)前記変換前の前記画像の前記ファイルサイズ及び前記ファイルサイズ予想は、圧縮されたファイルサイズであること、及び
(iii)前記ファイルサイズ予想を決定する前記計算器は、前記変換前の前記画像の前記ファイルサイズと、前記相対ファイルサイズ予想との乗算を行なうこと
のうち少なくとも1つを満たす、項目1に記載のシステム。
[項目3]
前記ファイルサイズ予想
を決定する前記計算器は、前記変換前の前記画像の前記ファイルサイズと、前記相対ファイルサイズ予想
との乗算を、下記の関係を用いて行い、
[数1]
S(I)は、前記変換前の前記画像Iの前記ファイルサイズであり、
は、前記相対ファイルサイズ予想であり、QFinは前記変換前の前記画像の品質係数であり、QFoutは前記変換の後の前記画像の品質係数であり、zは前記スケーリング係数である、項目2に記載のシステム。
[項目4]
前記相対ファイルサイズ予想を決定する前記計算器は、予め算出された相対ファイルサイズ予想の配列を決定する計算器を含む、項目1から3のいずれか1項に記載のシステム。
[項目5]
前記変換前の前記画像の少なくとも1つの前記品質制御パラメータに関する前記情報は、前記変換前の前記画像の品質係数QFinを含み、前記変換時に利用される前記画像の少なくとも1つの前記品質制御パラメータに関する前記情報は、前記変換の後に得られる前記画像の所望の出力品質係数QFoutを含み、
事前算出された相対ファイルサイズ予想の前記配列を決定する前記計算器は、
量子化品質係数
、
及び量子化スケーリング係数
のそれぞれを取得するために、前記品質係数QFin、前記品質係数QFout及び前記スケーリング係数zを量子化する量子化器と、
に量子化される前記品質係数QFinの値と、
に量子化される前記出力品質係数QFoutに対する値と、
に量子化される前記スケーリング係数zに対する値とを有する複数の画像のセット
と、
下記の関係に従って、事前算出された相対ファイルサイズ予想の前記配列を決定する前記計算器とを含み、
[数5]
S()は、相対ファイルサイズ結果であり、
は、前記セット
のカーディナリティである、項目4に記載のシステム。
[項目6]
前記変換の後の前記画像の前記ファイルサイズ予想
を決定する前記計算器は、下記の関係を用い、
[数6]
S(I)は、前記変換前の前記画像Iの圧縮されたファイルサイズである、項目5に記載のシステム。
[項目7]
事前算出された相対ファイルサイズ予想の前記配列を決定する前記計算器は、
(a)画像のセットに含まれる画像のそれぞれを、前記画像の特性を表すベクトルに関連づけて、(b)画像の前記セットを、画像の前記セットに含まれる前記画像に関連づけられたベクトルに従って、複数の画像を有する複数のクラスにパーティショニングするクラスタ計算器と、
複数の画像を有するクラスのそれぞれに対して、複数の画像を有する前記クラスのそれぞれに含まれる複数の前記画像に関連付けられたベクトルを表すセントロイドベクトルを計算するプロトタイプ計算器と、
セントロイドベクトルのそれぞれに対して、相対ファイルサイズ予想の配列を算出する配列計算器とを含み、
前記配列は、少なくとも1つの前記変換前の前記画像の前記品質制御パラメータ、少なくとも1つの前記変換時に前記画像に対して利用される前記画像の前記品質制御パラメータ及びスケーリング係数の変更に関する前記情報を含む少なくとも2次元を有する、項目4又は5に記載のシステム。
[項目8]
それぞれの画像Iに関連付けられた前記ベクトルは、次の関係によって導き出せ、
xI=(W(I)、H(I)、αQF(I))
xIは前記画像Iに関連付けられた前記ベクトルであり、αはスケール定数であり、W(I)、H(I)及びQF(I)はそれぞれ、前記変換前の前記画像Iの幅、高さ及び品質係数である、項目7に記載のシステム。
[項目9]
画像の少なくとも1つの品質制御パラメータの変更及びスケーリングによって変換される前記画像のファイルサイズを予想する方法であって、
(a)前記画像の変換前の前記画像の前記ファイルサイズ、(b)前記変換前の前記画像の少なくとも1つの品質制御パラメータに関する情報、(c)前記変換時に前記画像に対して利用される少なくとも1つの品質制御パラメータに関する情報、及び(d)前記変換時に前記画像に対して利用されるスケーリング係数とを受信する工程と、
前記変換前の前記画像の少なくとも1つの前記品質制御パラメータ、前記変換時に利用される前記画像の少なくとも1つの前記品質制御パラメータ、及び前記スケーリング係数に関する受信した前記情報に基づいて、前記変換の後の前記画像の相対ファイルサイズ予想を前記変換前の前記画像の前記ファイルサイズと前記相対ファイルサイズ予想との関数として決定する工程とを備える、方法。
[項目10]
(i)受信する前記工程は、品質係数、色数、色深度、色成分サンプリング構造、水平解像度及び垂直解像度からなるグループから選択される前記変換前の前記画像の前記品質制御パラメータに関する情報又は前記変換時に利用される前記画像の前記品質制御パラメータに関する情報を受信する工程を含むこと、
(ii)前記変換前の前記画像の前記ファイルサイズを受信する工程は、圧縮されたファイルサイズを受信する工程を含み、前記変換の後の前記画像の前記ファイルサイズ予想を決定する工程は、圧縮されたファイルサイズを決定する工程を含むこと、及び
(iii)前記変換の後の前記画像の前記ファイルサイズ予想を決定する工程は、前記変換前の前記画像の前記ファイルサイズと、前記相対ファイルサイズ予想との乗算を行なう工程を含むこと
のうち少なくとも1つを満たす、項目9に記載の方法。
[項目11]
前記ファイルサイズ予想
を決定する工程は、前記変換前の前記画像の前記ファイルサイズと、前記相対ファイルサイズ予想
との乗算を、下記の関係を用いて行い、
[数1]
S(I)は、前記変換前の前記画像Iの前記ファイルサイズであり、
は、前記相対ファイルサイズ予想であり、QFinは前記変換前の前記画像の品質係数であり、QFoutは前記変換の後の前記画像の出力品質係数であり、zは前記スケーリング係数である、項目10に記載の方法。
[項目12]
前記相対ファイルサイズ予想を決定する工程は、相対ファイルサイズ予想の配列を事前算出する工程を含む、項目9から11のいずれか1項に記載の方法。
[項目13]
前記変換前の前記画像の少なくとも1つの前記品質制御パラメータに関する前記情報は、前記変換前の前記画像の品質係数QFinを含み、前記変換時に利用される前記画像の少なくとも1つの前記品質制御パラメータに関する前記情報は、前記変換の後に得られる前記画像の所望の出力品質係数QFoutを含み、
前記相対ファイルサイズ予想の前記配列を事前算出する工程は、前記品質係数QFin、前記出力品質係数QFout及び前記スケーリング係数zを量子化して、各量子化品質係数
、
及び量子化スケーリング係数
を取得する工程と、
に量子化される前記品質係数QFinの値と、
に量子化される前記出力品質係数QFoutに対する値と、
に量子化される前記スケーリング係数zに対する値とを有する複数の画像のセット
を選択する工程と、
下記の関係を用いて事前算出された相対ファイルサイズ予想の前記配列を計算する工程とを含み、
[数5]
S()は、相対ファイルサイズ結果であり、
は、前記セット
のカーディナリティである、項目12に記載の方法。
[項目14]
前記変換の後の前記画像の前記ファイルサイズ予想
を決定する工程は、下記の関係を用いる工程を含み、
[数6]
S(I)は、前記変換前の前記画像Iの圧縮されたファイルサイズである、項目13に記載の方法。
[項目15]
前記相対ファイルサイズ予想の前記配列を事前算出する工程は、
(a)画像のセットに含まれる画像のそれぞれを、前記画像の特性を表すベクトルに関連づけて、(b)画像の前記セットを、画像の前記セットに含まれる前記画像に関連づけられたベクトルに従って、複数の画像を有する複数のクラスにパーティショニングする工程と、
複数の画像を有するクラスのそれぞれに対して、複数の画像を有する前記クラスのそれぞれに含まれる複数の前記画像に関連付けられたベクトルを表すセントロイドベクトルを計算する工程と、
セントロイドベクトルのそれぞれに対して、相対ファイルサイズ予想の配列を算出する工程とを含み、
前記配列は、少なくとも1つの前記変換前の前記画像の前記品質制御パラメータ、少なくとも1つの前記変換時に前記画像に対して利用される前記画像の前記品質制御パラメータ及びスケーリング係数の変更に関する前記情報を含む少なくとも2次元を有する、項目12から14のいずれか1項に記載の方法。
[項目16]
前記ベクトルを関連付ける工程は、次の関係を用いる工程を含み、
xI=(W(I)、H(I)、αQF(I))
xIは前記画像Iに関連付けられた前記ベクトルであり、αはスケール定数であり、W(I)、H(I)及びQF(I)はそれぞれ、前記変換前の前記画像Iの幅、高さ及び品質係数である、項目15に記載の方法。
[項目17]
少なくとも1つの品質制御パラメータの変更及びスケーリングによって変換される画像のファイルサイズを予想するシステム用のプログラムであって、コンピュータを、
(a)前記画像の変換前の前記画像の前記ファイルサイズ、(b)前記変換前の前記画像の少なくとも1つの品質制御パラメータに関する情報、(c)前記変換時に前記画像に対して利用される前記画像の少なくとも1つの品質制御パラメータに関する情報、及び(d)前記変換時に前記画像に対して利用されるスケーリング係数を受信する入力手段と、
前記変換前の前記画像の前記品質制御パラメータ、前記変換時に利用される前記画像の前記品質制御パラメータ及び前記スケーリング係数に関する受信した前記情報に基づいて、前記変換の後の前記画像の相対ファイルサイズ予想を決定する計算器と、
前記変換の後の前記画像のファイルサイズ予想を前記変換前の前記画像の前記ファイルサイズと前記相対ファイルサイズ予想との関数として決定する計算器として機能させるプログラム。
Claims (36)
- 1つ以上の品質制御パラメータのセットの中からの画像の少なくとも1つの品質制御パラメータの変更及び解像度スケーリングによって変換される前記画像のファイルサイズを予想するシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行されるコンピュータ読取可能命令を格納したコンピュータ読取可能媒体とを備え、前記コンピュータ読取可能命令の実行により前記プロセッサは、
(a)複数のトレーニング画像のセットにおける前記複数のトレーニング画像の特性に基づいて、前記複数のトレーニング画像のセットを複数の画像を有する複数のクラスにパーティショニングし、
(b)クラスのそれぞれに対して、前記複数のトレーニング画像に対する前記1つ以上の変更及び解像度スケーリングによってトレーニング変換される前記複数のトレーニング画像に対する相対ファイルサイズ予想の配列を事前算出し、
前記変換される前記画像に対して、
(c)前記変換の前の前記画像のファイルサイズ、前記画像の前記少なくとも1つの品質制御パラメータの前記変更に関する情報、及び前記変換の時に前記画像に対して利用される解像度スケーリング係数を取得し、
(d)前記複数のトレーニング画像の前記セットにおける前記複数の画像を有する対応するクラス、及び対応する事前算出された相対ファイルサイズ予想の配列を決定し、
(e)前記変換の前の前記画像の前記ファイルサイズ、前記画像の前記少なくとも1つの品質制御パラメータの前記変更に関する前記情報、前記解像度スケーリング係数、及び前記対応する事前算出された相対ファイルサイズ予想の配列を用いて、前記変換の後の前記画像の前記ファイルサイズを予想する
システム。 - 前記コンピュータ読取可能命令の実行により前記プロセッサはさらに、
クラスのそれぞれに対して、少なくとも2次元を有する相対ファイルサイズ予想の前記配列を事前算出し、
1つの次元は、複数の解像度スケーリングに関連しており、別の1つの次元は、前記トレーニング変換の時に前記複数のトレーニング画像に対して利用される前記1つ以上の品質制御パラメータの1つに関連している
請求項1に記載のシステム。 - 前記画像の前記少なくとも1つの品質制御パラメータ及び前記1つ以上の品質制御パラメータは、量子化パラメータに逆比例する、変換の時に利用される品質係数を含む
請求項2に記載のシステム。 - 前記コンピュータ読取可能命令の実行により前記プロセッサはさらに、
クラスのそれぞれに対して、前記トレーニング変換の前の前記複数のトレーニング画像の前記1つ以上の品質制御パラメータの1つに関連したさらに別の1つの次元を有する相対ファイルサイズ予想の前記配列を事前算出する
請求項2に記載のシステム。 - 前記画像の前記少なくとも1つの品質制御パラメータ及び前記1つ以上の品質制御パラメータは、量子化パラメータに逆比例する、変換の前の品質係数を含む
請求項4に記載のシステム。 - 前記変換の前の前記画像の前記ファイルサイズ及び前記変換の後の前記画像の予想された前記ファイルサイズは、圧縮されたファイルサイズである
請求項1に記載のシステム。 - 前記コンピュータ読取可能命令の実行により前記プロセッサはさらに、
前記複数のトレーニング画像の前記セットの画像のそれぞれを、前記画像のそれぞれの特性を表すベクトルに関連付け、
前記複数のトレーニング画像のクラスのそれぞれを、前記クラスのそれぞれを表し、複数の画像の前記クラスのそれぞれに含まれる前記複数の画像に関連した複数のベクトルを表す別の1つのベクトルに関連付ける
請求項1に記載のシステム。 - トレーニング画像の前記セットにおける前記画像のそれぞれの特性を表す前記ベクトルは、複数の画素において測定される前記画像のそれぞれの幅と高さの関数である
請求項7に記載のシステム。 - 前記別の1つのベクトルは、前記クラスのそれぞれにおける前記複数の画像に関連した前記複数のベクトルに対するセントロイドベクトルである
請求項7に記載のシステム。 - 前記コンピュータ読取可能命令の実行により前記プロセッサはさらに、
前記クラスのそれぞれに対して、前記クラスのそれぞれにおける前記複数の画像に関連した前記ベクトルと前記クラスのそれぞれを表す別の1つのベクトルのそれぞれとの距離を最小化するように、複数の画像の前記セットをパーティショニングする
請求項7に記載のシステム。 - 前記コンピュータ読取可能命令の実行により前記プロセッサはさらに、k平均アルゴリズムに従って、複数のトレーニング画像の前記セットをパーティショニングする
請求項1に記載のシステム。 - 前記コンピュータ読取可能命令の実行により前記プロセッサはさらに、
最も近い解像度スケーリング係数及び最も近い品質制御パラメータに量子化することを含む、前記事前算出された配列における前記相対ファイルサイズ予想の最も近い適合をサーチする
請求項1に記載のシステム。 - 前記コンピュータ読取可能命令の実行により前記プロセッサはさらに、
複数の画素において測定されるトレーニング画像の幅、
複数の画素において測定されるトレーニング画像の高さ、及び
トレーニング変換の前のトレーニング画像の品質係数
の特性の1つ以上に基づいて、前記複数のトレーニング画像を複数のクラスにパーティショニングする
請求項1に記載のシステム。 - 前記コンピュータ読取可能命令の実行により前記プロセッサはさらに、
前記変換される前記画像に関連したベクトルと、前記変換がされる前記画像が属する複数の画像のクラスを表す別の1つのベクトルとの距離を最小化するように、前記変換がされる前記画像に対して、複数のトレーニング画像の前記セットにおける複数の画像を有する対応するクラスを決定する
請求項1に記載のシステム。 - 前記コンピュータ読取可能命令の実行により前記プロセッサはさらに、
前記変換の前の前記画像の前記ファイルサイズと、前記対応する事前算出された複数の相対サイズ予想の配列からの相対ファイルサイズ予想とを乗算して、前記変換の後の前記画像の前記ファイルサイズを予想する
請求項1に記載のシステム。 - 前記コンピュータ読取可能命令の実行により前記プロセッサはさらに、
前記変換の後の前記ファイルサイズ
を
により予想し、ここで、
S(I)は、前記変換の前の画像Iの前記ファイルサイズであり、
は、前記対応する事前算出された複数の相対サイズ予想の配列からの相対ファイルサイズ予想であり、
QFinは、前記画像の量子化パラメータに逆比例する、前記変換の前の前記画像の品質係数であり、
QFoutは前記変換の後の前記画像の出力品質係数であり、
zは前記画像に対する前記解像度スケーリング係数である
請求項1に記載のシステム。 - 前記1つ以上の品質制御パラメータの前記セットからの前記画像の前記少なくとも1つの品質制御パラメータは、
(i)前記変換の前の前記画像の量子化パラメータに逆比例する、前記変換の前の前記画像の品質係数と
(ii)前記変換の時の前記画像に利用される量子化パラメータに逆比例する、前記変換の時の前記画像に利用される前記画像の品質係数とを含む
請求項1に記載のシステム。 - 前記1つ以上の品質制御パラメータは、
(i)トレーニング変換の前のトレーニング画像の量子化パラメータに逆比例する、前記トレーニング変換の前の前記トレーニング画像の品質係数と、
(ii)前記変換の時のトレーニング画像に利用される量子化パラメータに逆比例する、前記トレーニング変換の時のトレーニング画像に利用される前記トレーニング画像の品質係数とを含む
請求項1に記載のシステム。 - 1つ以上の品質制御パラメータのセットの中からの画像の少なくとも1つの品質制御パラメータの変更及び解像度スケーリングによって変換される前記画像のファイルサイズを予想する方法であって、
少なくとも1つのプロセッサを用いることによって、
(a)複数のトレーニング画像のセットにおける前記複数のトレーニング画像の特性に基づいて、前記複数のトレーニング画像のセットを複数の画像を有する複数のクラスにパーティショニングする段階と、
(b)クラスのそれぞれに対して、前記複数のトレーニング画像に対する前記1つ以上の変更及び解像度スケーリングによってトレーニング変換される前記複数のトレーニング画像に対する相対ファイルサイズ予想の配列を事前算出する段階と、
前記変換される前記画像に対して、
(c)前記変換の前の前記画像のファイルサイズ、前記画像の前記少なくとも1つの品質制御パラメータの前記変更に関する情報、及び前記変換の時に前記画像に対して利用される解像度スケーリング係数を取得する段階と、
(d)前記複数のトレーニング画像の前記セットにおける前記複数の画像を有する対応するクラス、及び対応する事前算出された相対ファイルサイズ予想の配列を決定する段階と、
(e)前記変換の前の前記画像の前記ファイルサイズ、前記画像の前記少なくとも1つの品質制御パラメータの前記変更に関する前記情報、前記解像度スケーリング係数、及び前記対応する事前算出された相対ファイルサイズ予想の配列を用いて、前記変換の後の前記画像の前記ファイルサイズを予想する段階と
を備える方法。 - 前記相対ファイルサイズ予想の配列を事前算出する段階(b)はさらに、
クラスのそれぞれに対して、少なくとも2次元を有する相対ファイルサイズ予想の前記配列を事前算出する段階を含み、
1つの次元は、複数の解像度スケーリングに関連しており、別の1つの次元は、前記トレーニング変換の時に前記複数のトレーニング画像に対して利用される前記1つ以上の品質制御パラメータの1つに関連している
請求項19に記載の方法。 - 前記画像の前記少なくとも1つの品質制御パラメータ及び前記1つ以上の品質制御パラメータは、量子化パラメータに逆比例する、変換の時に利用される品質係数を含む
請求項20に記載の方法。 - 前記相対ファイルサイズ予想の配列を事前算出する段階(b)はさらに、
クラスのそれぞれに対して、前記トレーニング変換の前の前記複数のトレーニング画像の前記1つ以上の品質制御パラメータの1つに関連したさらに別の1つの次元を有する相対ファイルサイズ予想の前記配列を事前算出する段階を含む
請求項20に記載の方法。 - 前記画像の前記少なくとも1つの品質制御パラメータ及び前記1つ以上の品質制御パラメータは、量子化パラメータに逆比例する、変換の前の品質係数を含む
請求項22に記載の方法。 - 前記変換の前の前記画像の前記ファイルサイズ及び前記変換の後の前記画像の予想された前記ファイルサイズは、圧縮されたファイルサイズである
請求項19に記載の方法。 - 前記複数のクラスにパーティショニングする段階(a)はさらに、
前記複数のトレーニング画像の前記セットの画像のそれぞれを、前記画像のそれぞれの特性を表すベクトルに関連付ける段階と、
前記複数のトレーニング画像のクラスのそれぞれを、前記クラスのそれぞれを表し、複数の画像の前記クラスのそれぞれに含まれる前記複数の画像に関連した複数のベクトルを表す別の1つのベクトルに関連付ける段階とを含む
請求項19に記載の方法。 - トレーニング画像の前記セットにおける前記画像のそれぞれの特性を表す前記ベクトルは、複数の画素において測定される前記画像のそれぞれの幅と高さの関数である
請求項25に記載の方法。 - 前記別の1つのベクトルは、前記クラスのそれぞれにおける前記複数の画像に関連した前記複数のベクトルに対するセントロイドベクトルである
請求項25に記載の方法。 - 前記複数のクラスにパーティショニングする段階(a)はさらに、
前記クラスのそれぞれに対して、前記クラスのそれぞれにおける前記複数の画像に関連した前記ベクトルと前記クラスのそれぞれを表す別の1つのベクトルのそれぞれとの距離を最小化するように、複数の画像の前記セットをパーティショニングする段階を含む
請求項25に記載の方法。 - 前記複数のクラスにパーティショニングする段階(a)はさらに、k平均アルゴリズムに従って、複数のトレーニング画像の前記セットをパーティショニングする段階を含む
請求項19に記載の方法。 - 前記相対ファイルサイズ予想の配列を決定する段階(d)はさらに、
最も近い解像度スケーリング係数及び最も近い品質制御パラメータに量子化することを含む、前記事前算出された配列における前記相対ファイルサイズ予想の最も近い適合をサーチする段階を含む
請求項19に記載の方法。 - 前記複数のクラスにパーティショニングする段階(a)はさらに、
複数の画素において測定されるトレーニング画像の幅、
複数の画素において測定されるトレーニング画像の高さ、及び
トレーニング変換の前のトレーニング画像の品質係数
の特性の1つ以上に基づいて、前記複数のトレーニング画像を複数のクラスにパーティショニングする
請求項19に記載の方法。 - 前記相対ファイルサイズ予想の配列を決定する段階(d)はさらに、
前記変換される前記画像に関連したベクトルと、前記変換がされる前記画像が属する複数の画像のクラスを表す別の1つのベクトルとの距離を最小化するように、前記変換がされる前記画像に対して、複数のトレーニング画像の前記セットにおける複数の画像を有する対応するクラスを決定する段階を含む
請求項19に記載の方法。 - 前記ファイルサイズを予想する段階(e)はさらに、
前記変換の前の前記画像の前記ファイルサイズと、前記対応する事前算出された複数の相対サイズ予想の配列からの相対ファイルサイズ予想とを乗算して、前記変換の後の前記画像の前記ファイルサイズを予想する段階を含む
請求項19に記載の方法。 - 前記ファイルサイズを予想する段階(e)はさらに、
前記変換の後の前記ファイルサイズ
を
により予想する段階を含み、ここで、
S(I)は、前記変換の前の画像Iの前記ファイルサイズであり、
は、前記対応する事前算出された複数の相対サイズ予想の配列からの相対ファイルサイズ予想であり、
QFinは、前記画像の量子化パラメータに逆比例する、前記変換の前の前記画像の品質係数であり、
QFoutは前記変換の後の前記画像の出力品質係数であり、
zは前記画像に対する前記解像度スケーリング係数である
請求項19に記載の方法。 - 前記1つ以上の品質制御パラメータの前記セットからの前記画像の前記少なくとも1つの品質制御パラメータは、
(i)前記変換の前の前記画像の量子化パラメータに逆比例する、前記変換の前の前記画像の品質係数と
(ii)前記変換の時の前記画像に利用される量子化パラメータに逆比例する、前記変換の時の前記画像に利用される前記画像の品質係数とを含む
請求項19に記載の方法。 - 前記1つ以上の品質制御パラメータは、
(i)トレーニング変換の前のトレーニング画像の量子化パラメータに逆比例する、前記トレーニング変換の前の前記トレーニング画像の品質係数と、
(ii)前記変換の時のトレーニング画像に利用される量子化パラメータに逆比例する、前記トレーニング変換の時のトレーニング画像に利用される前記トレーニング画像の品質係数とを含む
請求項19に記載の方法。
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