数据采集与处理
數據採集與處理
수거채집여처리
JOURNAL OF DATA ACQUISITION & PROCESSING
2010年
6期
772-776
,共5页
图像编码%矢量量化%有限状态%边缘匹配%离散余弦变换
圖像編碼%矢量量化%有限狀態%邊緣匹配%離散餘絃變換
도상편마%시량양화%유한상태%변연필배%리산여현변환
提出一种基于DCT分类的边缘匹配矢量量化算法,充分考虑了当前处理图像块与其相邻图像块之间的相关性以及各码字与该输入矢量之间的边缘匹配失真.实验结果表明,该算法的峰值信噪比(PSNR)值高于基本边缘匹配矢量量化器且码率更低.本文对该方法进行了改进,提出一种新的基于DCT分类的边缘匹配矢量量化算法.该算法可以使运算时间缩短40%～5O%.
提齣一種基于DCT分類的邊緣匹配矢量量化算法,充分攷慮瞭噹前處理圖像塊與其相鄰圖像塊之間的相關性以及各碼字與該輸入矢量之間的邊緣匹配失真.實驗結果錶明,該算法的峰值信譟比(PSNR)值高于基本邊緣匹配矢量量化器且碼率更低.本文對該方法進行瞭改進,提齣一種新的基于DCT分類的邊緣匹配矢量量化算法.該算法可以使運算時間縮短40%～5O%.
제출일충기우DCT분류적변연필배시량양화산법,충분고필료당전처리도상괴여기상린도상괴지간적상관성이급각마자여해수입시량지간적변연필배실진.실험결과표명,해산법적봉치신조비(PSNR)치고우기본변연필배시량양화기차마솔경저.본문대해방법진행료개진,제출일충신적기우DCT분류적변연필배시량양화산법.해산법가이사운산시간축단40%～5O%.
