高技术通讯
高技術通訊
고기술통신
HIGH TECHNOLOGY LETTERS
2011年
5期
451-457
,共7页
Laplacian金字塔%多级树集合划分(SPIHT)%克隆选择算法%匹配追踪(MP)算法%图像编码
Laplacian金字塔%多級樹集閤劃分(SPIHT)%剋隆選擇算法%匹配追蹤(MP)算法%圖像編碼
Laplacian금자탑%다급수집합화분(SPIHT)%극륭선택산법%필배추종(MP)산법%도상편마
为了更好地利用图像的结构特征,提高图像重建的质量,提出了一种基于多级树集合划分(SPIHT)和匹配追踪(MP)的分层图像编码方法--(SPMP)算法.该方法首先采用拉普拉斯金字塔(Laplacian Pyramid)算法将原始图像分解成低频平滑层和高频细节层,然后使用离散小波变换和SPIHT算法编码图像的低频成分,使用基于克隆选择的匹配追踪算法编码图像的高频细节层.实验结果表明,该方法能够产生渐进:PSNR的位流,图像重建质量要明显高于小波图像编码算法.
為瞭更好地利用圖像的結構特徵,提高圖像重建的質量,提齣瞭一種基于多級樹集閤劃分(SPIHT)和匹配追蹤(MP)的分層圖像編碼方法--(SPMP)算法.該方法首先採用拉普拉斯金字塔(Laplacian Pyramid)算法將原始圖像分解成低頻平滑層和高頻細節層,然後使用離散小波變換和SPIHT算法編碼圖像的低頻成分,使用基于剋隆選擇的匹配追蹤算法編碼圖像的高頻細節層.實驗結果錶明,該方法能夠產生漸進:PSNR的位流,圖像重建質量要明顯高于小波圖像編碼算法.
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