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1.
提出了基于人眼视觉属性和应用小波树结构2快速图象编码的矢量量化图象编码方法,简称为树结构快速矢量量化编码。在分析此方法矢量量化特点之后,设计产生码本的统计方法,并提出了矢量量化编码的快速算法。 相似文献
2.
在分析神经网络竞争学习算法和模糊C均值算法的基础上,提出了模糊竞争学习算法,并对模糊隶属度函数进行了探讨。理论分析和实验结果表明,模糊竞争学习算法用于图象矢量量化压缩编码是一种非常有效的方法。 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
5.
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
6.
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
7.
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
8.
在图象的压缩编码中,矢量量化可以利用某特定类图象(加人脸)的统计特性,为了在高压缩比下获得较好的压缩效果,提出了一种新的小波变换域内进行矢量量化的算法,该算法用树结构表示小波变换域系数,并根据各节点值的重要程度,从每一棵树中提取一个矢量,然后进行矢量量化;解码时,为了使矢量分量能正确地返回到原来树中的正确位置,需利用EZW^[1]、SPIHT^[2]算法的思想标记这棵树,因为这样才能充分利用父子相关性和兄弟相关性,从而显著地减少了标记信息,在提取矢量时,可用简单的阈值剪枝算法,也可用SFQ^[3]的最佳剪枝算法,而且后者能进一步提高峰值信噪比,用该算法对人脸图象进行的压缩试验结果表明,在高压缩比(100:1左右)下,恢复的图象质量(视觉效果和峰值信噪比)比通常的小波压缩算法(如EZW,SPIHT、SFQ等)好得多,该算法特别适合于对特定类图象的压缩。 相似文献
9.
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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改进的分形矢量量化编码 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高图象的分形矢量量化编码效果,在利用四叉树对图象进行自适应分割的基础上,基于正交基三维分量投影准则,提出了图象块非平面近似方法,进而形成一种新的静态图象分形矢量量化编码方法。该方法首先通过对投影参数进行DPCM编码来构造粗糙图象,然后由此来构成差值图象编码的码书。由于该方法把分形和矢量量化编码结合起来,因此解码时只需查找码书,并仅进行对比度变换。计算机编、解码实验结果表明,该编码方法具有码书不需外部训练,解码也不需迭代等优点,且与其他同类编码器相比,该方法在压缩比和恢复图象质量(PSRN)方面均有明显改善。 相似文献
11.
在编码前,首先计算码书中所有码字在主轴上的投影值,然后按照这些投影值从小到大对码字进行排序;在编码过程中,利用邻近图像块的高度相关性和当前输人矢量在主轴上的投影值共同确定相应的码字搜索范围.实验结果表明,与传统穷尽搜索矢量量化编码法相比,虽然文中算法的编码质量略有下降,但编码速度和压缩效率都有了显著的提高. 相似文献
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基于小波变换的分类量化图像编码算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对标量量化压缩比小而向量量化压缩速度慢、图像复原效果不理想等弱点,提出了基于小波变换的分类量化图像编码算法(简称“分类量化编码”)。该算法基本思想为:首先将小波变换后的图像高频子带划分为局部快;然后利用文中给出的相对距离最近之值选择方法,依据纹理复杂度和重要性程度将这些局部块划分为4类(平坦、过渡、弱纹理和强纹理);最后对平坦局部块进行向量量化编码,对强纹理局部进行标量量化编码。实验结果表明:该图像压缩算法在压缩速度、图像复原效果、压缩比等方面明显优于零树小波编码和JPEG方法。 相似文献
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一种小波图像压缩编码的抗干扰算法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种基于小波树搜索方式的改进了的小波图像压缩算法,算法保留和继承了EZW和SPIHT算法的所有优点,改进了它们难于抵御干扰的弱点,重点探讨了搜索规则、格点矢量编码方法以及责任中结命令 道纠错的沸合编码选择,并给出了在模拟的噪声环境下,用该算法进行编解的峰什玲噪比及其与SPIHT算法的比较。 相似文献