排序方式: 共有5条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
二维网格编码矢量量化及其在静止图像量化中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
该文提出了在二维码书空间中,在矢量量化(VQ)的基础上,应用网格编码量化(TCQ)的思想来实现量化的新方法--二维网格编码矢量量化(2D-TCVQ)。该方法首先把小码书扩展成大的虚码书,然后用网格编码矢量量化(TCVQ)的方法在扩大的二维码书空间中用维物比算法来寻找最佳量化路径。码书扩大造成第一子集最小失真减小从提高了量化性能。由于二维TCVQ采用的码书尺寸较小,因而可以应用到低存贮、低功耗的编解码环境。仿真结果表明,同一码书尺寸下,二维TCVQ比TCVQ好0.5dB左右。同时,该方法具有计算量适中,解码简单以及对误差扩散不敏感的优点。 相似文献
2.
3.
4.
本文基于零树编码、矢量分类和网格编码量化的思想,提出了对小波图像采用空间矢量组合和分类后进行网格编码矢量量化的新方法.该方法充分利用了各高频子带系数频率相关性和空间约束性,依据组合矢量能量和零树矢量综合判定进行分类,整幅图像只需单一量化码书,分类信息占用比特数少.对重要类矢量实行加权网格编码矢量量化,利用卷积编码扩展信号空间以增大量化信号间的欧氏距离,用维特比算法搜索最优量化序列,比使用矢量量化提高了0.6db左右.该方法编码计算复杂度适中,解码简单,可达到很好的压缩效果. 相似文献
5.
基于树结构矢量分类的小波图像图编码矢量量化 总被引:1,自引:0,他引:1
本文基于零树编码,矢量分类和网络编码量化的思想,提出了对小波图象采用树结构矢量组合和分类后进行网络编码矢量量化的新方法,该方法充分利用了带系统的带间和带内的相关性,分类信息上中用比特数少,对重要类矢量实行加权网络编码矢量量化,利用卷积编码扩展信号空间以增大量化信号间的欧氏距离,用维特比算法搜索最优量化序列,并采用基于人眼视觉性特性的加权均方误差准则作为失真度量和码字匹配,提高了量化增益,仿真结果表明,该方法编码计算复杂度适中,解码简单,可达到很好的压缩效果。 相似文献
1