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提出了一种自适应格型预测带编码的语音编码方法,该方法在输入语音作了带分解的基础上,用自适应格型预测的方法对低频子带进行编码,用矢量量化的方法以高频子带进行编码,在相同码率的情况下,提高了编码的量化信噪比,改善了重建语音的质量。 相似文献
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本文以整型提升小波变换和SPIHT编码算法为基础,提出了一种基于四叉树分割量化与关联模型的新图像编码算法,该算法的基本工作步骤为:(1)对原图像进行整型提升小波变换,以得到不同分辨率不同方向的多个图像子带;(2)对最低频子带进行DPCM编码,对高频子带进行四叉树分割量化编码;(3)采用关联模型完成最后的算术编码。对比实验表明:本文算法在编解码速度、图像复原质量等方面均优于SPIHT等算法。 相似文献
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基于塔式格型矢量量化的图像多描述编码算法 总被引:5,自引:0,他引:5
多描述编码(MDC)是解决差错信道上图像通信数据包丢失问题的一种新方法,它通过将图像分解为多个独立而又具有一定相关性的描述,并通过不同的信道进行传输,来改善数据丢失条件下的图像解码质量。本文提出了一种图像信号的多描述塔式格型矢量量化编码算法(MDPLVQ),利用小波树之间的独立性,采用不同的塔式格型矢量量化缩放因子对小波系数进行量化。该算法设计简单,对冗余度的控制容易,实验结果说明了其有效性,其编码压缩性能优于多描述标量量化(MDSQ)、多描述对变换(MDPCT)和多描述零又树(MDEZW)等方法。 相似文献
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子波图像的各子带间通常存在着很强的能量相关性,而有限状态量化模型可以用来很好地描述自然图像子波域内不同标度间的自相似性。向量量化较之标量量化往往具有更好的率/失真特性及更高的编码效率,但传统基于LBG算法设计的向量码书没有固定的结构,其近乎“随机”的码书分布造成设计和编码时极大的计算负担;空间R^N中的格点具有清晰的结构,基于格点的向量量化器在基本不影响量化性能的前提下提供了在设计/量化时极大的计算简化。本文提出了一种基于格点向量量化器的子波图像编码算法,它可被视作以上两种技术的有机结合,它既能有效的描述子波图像间的能量相关性,同时也带来了极大的计算简化。子波图像有限状态格点向量量化器的设计是基于一种新的自适应量化策略,它很好地描述了格点量化器率/失真特性,并能得到很好的编码结果。 相似文献
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一种基于小波的多光谱图像压缩方法 总被引:2,自引:0,他引:2
文章提出一种基于Karhunen2Loeve变换(KLT)和小波量化编码的多光谱图像压缩方法。该法首先使用KL变换步骤来去除谱间冗余,而后对各变换波段图像进行小波变换,并利用均匀阈值网格编码量化方法来量化小波子带图像,最后使用算术编码对量化结果进行熵编码。为使编码器能为所有谱段各子带获取率- 失真意义上最优的量化阈值,本文提出基于子带图像统计特性和网格编码量化器率- 失真特性的比特分配算法。实验表明,本方法能高效地压缩多光谱图像,表现出优异的压缩性能。 相似文献
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基于均匀网格编码量化的超光谱图像自适应压缩 总被引:2,自引:2,他引:0
提出一种基于小波系数分类的超光谱图像压缩方法.算法首先将各波段小波分解并将所得子带划分成子块,而后根据子块活动性将其分类.在分类基础上,使用预测差分技术去除谱间冗余,此过程中分别求取各子类的预测系数以反映子带的局部相关性,而后利用均匀网格编码量化方法来量化残差系数序列,最后使用自适应算术编码对量化码字进行熵编码,为使编码器能在所有系数序列中最优地分配比特,本文提出一个基于序列统计特性和网格编码量化器率-失真特性的比特分配算法,实验证明该方法能高效地压缩超光谱图像,表现出优异的压缩性能。 相似文献
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基于格点量化的小波图像编码技术 总被引:2,自引:0,他引:2
将小波变换应用于图像的压缩编码已显示出其诱人的前景,本文首次半格点量化与游程编码方法的相结合,采用复合熵编码来处理非零格点,采用游程来编码零格点,得到了很高的编码效率,该方法的另一个优点是可以灵活地控制编码器的输出速率,同时,由于格点量化有其快速算法,因此整个编码器的运算杂义很低,其综合性能不仅优于DCT,也优于通常格点量化算法。 相似文献
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针对应用于指纹识别系统中指纹图像的压缩编码问题,提出了一种改进的基于四叉树分类的网格编码量化(QTCQ)的指纹图像压缩算法.该算法对小波变换后的高频系数采用2×2的DCT变换进一步集中能量,并对变换后的系数进行系数重排以使得高频子带内的重要系数集中于相应子带的低频位置,再通过基于四叉树的网格编码量化进行量化编码.仿真结果表明,该算法比WSQ和JPEG2000等均具有更好的压缩性能. 相似文献
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一种改进的相关图像矢量量化编码算法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出了一种改进的图像矢量量化编码算法。该算法通过采用增加预测块,以及根据相邻块状态进行控制信息的条件熵编码等改进方法,进一步提高了算法的编码效率,为了便于算法实现,本文对图像的边缘引进的一致的处理方法。测试结果表明,相对于无记忆适量量化编码算法,比特率约下降40%,相对于文献[5]算法,比特率约下降15%。 相似文献
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本文结合SAR图像相干斑的抑制,研究了一种在小波域对带噪SAR图像做网格编码量化的新方法。首先将SAR图像在小波域内实施软阀值去噪声,然后根据SAR图像在小波域中各子带系数固有的树结构关系对其进行零树分类,对分类后的重要性小波系数进行网格编码量化,利用卷积编码和信号空间扩展来增大量化信号间的欧氏距离,并用维特比算法寻找最优量化序列。该方法综合了小波相干斑抑制、零树编码、网格编码量化技术,不仅利用了信号小波变换域的空间相关性,而且也较好地利用了信号间的时间相关性。在压缩的同时进行了相干斑抑制,在SAR图像的压缩中取得了很好的效果。 相似文献
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图像无损压缩的预测编码及量化误差处理 总被引:3,自引:0,他引:3
本文提出了一种基于预测编码并对量化误差进行四叉树编码从而实现对灰度图像无损压缩的方法。采用固定预测系数的算法,使得预测过程速度很快;通过四叉树编码方法处理量化误差,避免了对小数编码和处理这一复杂的过程。整个实现过程十分简单,实验结果显示,图像通过预测器后的平均码长明显小于原始图像的熵。 相似文献
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最近有文献报道图像序列的三维子波变换压缩编码。本文讨论了多维多分辨率分析和三维子带系统完全重构的充分必要条件,我们对8帧图像序列进行三级三维子波变换,然后进行零树量化和熵编码,文中给出了不同压缩比下的信噪比。编码器可以在要求的任意压缩比下停止编码.如同图像的二维子波零树编码。 相似文献
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基于小波与分形相结合的图像压缩优化算法 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种基于小波与分形相结合的图像压缩优化算法.首先将图像进行小波分解后,对低频子带单独编码;在分形编码时,根据不同方向子图的纹理特征不同,采用不同形状的块进行分形预测;同时对高频子带使用二次匹配编码,并且匹配运算只在同一方向上进行.实验证明,这种优化算法能够大大缩短分形编码的时间,并取得较高的压缩比. 相似文献
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零树框架下整数小波图像编码的改进 总被引:2,自引:0,他引:2
整数小波变换(Integer Wavelet Transform)有许多优点,但是图象经整数小波变换(IWT)后,能量集中性较第一代小波变换差很多,不利于嵌入式零树编码(Embedded Zerotree Wavelet Encoding)。因此本文提出一种新算法,从两方面加以改进。首先,采用“整数平方量化阈值选取算法”,根据整数小波变换后各子带系数幅值的动态变化较小,小波图像能量较一般小波差的特点,选取从1开始的正整数平方作为量化闽值的同时引入可调节的量化阈值系统,根据图像中不同区域的重要性选取与之相应的量化阈值,从而增加了零树的数量;其次,提出基于索引表和游程编码的小波零树编码的新思路,简化了编码与解码的过程。实验表明,本文算法充分的将整数小波变换与零树编码结合在一起,改善了压缩质量,提高了压缩效率。 相似文献