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边缘匹配(Side-Match)矢量量化器(SMVQ)是有限状态矢量量化器(FSVQ)的一个分支。该量化器适合于对图象块间相关性高的图象进行压缩编码,其优点是在比特率相近 的情况下,编码质量高于传统的穷尺搜索矢量量化编码器,但其缺点是计算量大和比特率固定。本文提出了一种改进的边缘匹配矢量量化器。测试结果表明,该算法是变比特率编码算法,它比边缘匹配矢量量化器的比特率低,编码速度快,编码质量有所提高。 相似文献
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SMVQ利用相邻图像块之间的相关性来提高编码图像质量。然而,传统的SMVQ当图像边缘位于当前编码图像块右下角时会出现编码误差,为此,研究并提出了一种改进的SMVQ,新算法利用图像所有图像块之间的相关性对当前编码图像块进行预测。对每一个输入图像块,利用边匹配方法从已编码数据中寻找最近块,并用其对输入图像块进行预测,或产生动态码书。然后利用最近块、动态码书或总码书对输入数据进行编码,扩展了编码搜索范围,提高了图像质量。实验结果表明新算法大大降低了比特速率,而且编码图像有较好的视觉效果。 相似文献
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图象编码已经成为当今计算机世界的重要问题,而矢量量化(VQ)又是近年来有损图象压缩的一种重要技术,它的优点是比特率低以及解码简单,但是其穷尽搜索编码计算量较大,为了降低编码时间,已经有多种快速算法出现在一些文献中,然而这些算法往往不能进一步降低比特率,为了解决这一问题,因此提出了一种新颖快速相关矢量量化(CVQ)图象编码算法,该算法对图象块的编码采用对角顺序,即在编码过程中根据当前图象块(CVQ) 相似文献
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基于二维小波分解的图象编码 总被引:1,自引:0,他引:1
本文给出一个基于二维小波分解来进行图象压缩编码的方法。这里是使用正交小波变换来由行图象分解,得到一个图象的多分辨率表示,各频道分量对图象结构的把握是整体的,从更大程度上解除了图象象素之间的相关性,克服了由JPEG方法进行图象压缩编码而产生的块效应。对图象进行二维正交小波分解后,我们使用CVQ对小波系数进行编码,得到了较高的编码效率和重建图象质量。 相似文献
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提出一种基于矢量量化技术的图象分形压缩编码方法,其能较好地克服传统的图象分形压缩编码方法中存在的速度慢,压缩率低等缺点,并且同时获得较高的图象恢复质量。 相似文献
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基于边缘方向分类的CVQ能够减少在较低位码率进行图象信号矢量量化时的边缘失真和计算的复杂程度。根据静止图象小波变换后小波系数的特征提出了一种在WT域进行分类的分类算法。 相似文献
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分析了模糊矢量量化(FVQ)图象编码的原理,给出了FVQ设计三要素。提出了用于图象编码的指数型模糊矢量量化算法(FVQE)。实验结果表明,FVQE的图象编码性能与FVQ相当,但收敛速度要略快于FVQ算法。 相似文献
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矢量量化是近年来图像压缩研究中的重要技术,在该技术中,减小编码运算时间和降低平均编码比特率是当前研究的重要问题,目前,已经提出了许多快速编码算法。为了进一步减少图像矢量量化编码的时间和降低编码比特率,提出了一种超前相关预测与快速搜索相结合的快速矢量量化编码算法。该算法在对当前图像块完成编码后,再根据该图像块与相邻的未编码图像块的相关性来预测相邻块的编码值,如果预测成功,则用低比特率表示编码值;否则用绝对误差不等式删除(AEI)算法来求得高比特率编码值,以减少总编码时间和降低平均比特率。测试结果表明,该算法比传统的穷尽搜索算法的编码速度快,且比特率低,同时对编码质量的影响很小。 相似文献
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针对快速相关矢量量化算法重建图像质量不高、存在明显方块效应的问题,采用后向搜索一定区域的预测与有限状态矢量量化相结合的编码方法,并用MEENS-2和PDS结合搜索算法完成码字搜索。实验结果表明,该编码方法既提供了高压缩比,又减少了额外失真的影响,保证了图像的重建质量。 相似文献
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提出了一种基于多小波变换的矢量量化编码算法,图象的多小波变换优于普通小波变换,此算法又加快了编码速度。实验表明:计算时间有所减少,峰值信噪比有所提高,且图象无明显块效应。 相似文献
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阐述了颜色相关向量的基本概念,提出了分块颜色相关向量相似性度量的计算方法和相关区域快速搜索算法,最终形成基于分块颜色相关向量的图像检索算法。实验表明,算法更符合人的主观感觉。 相似文献
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L BG算法作为矢量量化的基本算法具有经典意义 ,但由于在训练图象中 ,总存在少量的离群矢量 ,使得在训练码书时 ,码字的分布受到影响 ,进而使得压缩性能下降 ,因而不能充分体现出矢量量化的优越性能 .而运用基于稳健统计的方法来设计矢量量化器 ,由于减少了码书中的离群矢量 ,同时加强了中心矢量在码书中的权重 ,因而不仅能够尽量减少码书的冗余 ,而且能大幅度提高压缩性能 .实验结果显示 ,用基于稳健统计的设计方法设计的码书 ,其压缩性能比传统的 L BG算法有了较大的改善 ,且恢复图象的主观、客观效果都是令人满意的 . 相似文献
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基于边缘方向分类的CVQ能够减少在较低位码率进行图象信号矢量量化时的边缘失真和计算的复杂程
度.根据静止图象小波变换后小波系数的特征提出了一种在WT域进行分类的分类算法.此方法可以容易地扩展
到WT变换编码.实验结果表明,与同类方法相比,在相同或稍高信噪比的情况下,此方法的位码率大大减小. 相似文献