计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2011年
9期
3595-3597
,共3页
压缩感知%分类量化编码%随机观测%优化问题
壓縮感知%分類量化編碼%隨機觀測%優化問題
압축감지%분류양화편마%수궤관측%우화문제
针对矢量量化压缩速度慢、图像复原效果不理想等问题,根据图像小渡分解后高频子带稀疏的特点,提出了一种基于压缩感知( compressed sensing,CS)理论的分类量化图像编码算法.仿真结果表明,与LBG矢量量化编码算法相比,重构图像质量得到极大提升,在相似压缩比下,该算法取得了较好的效果,PSNR平均有1～3dB的明显提高；在相似信噪比(PSNR)下,该算法在图像压缩方面也有很大改进.
針對矢量量化壓縮速度慢、圖像複原效果不理想等問題,根據圖像小渡分解後高頻子帶稀疏的特點,提齣瞭一種基于壓縮感知( compressed sensing,CS)理論的分類量化圖像編碼算法.倣真結果錶明,與LBG矢量量化編碼算法相比,重構圖像質量得到極大提升,在相似壓縮比下,該算法取得瞭較好的效果,PSNR平均有1～3dB的明顯提高；在相似信譟比(PSNR)下,該算法在圖像壓縮方麵也有很大改進.
침대시량양화압축속도만、도상복원효과불이상등문제,근거도상소도분해후고빈자대희소적특점,제출료일충기우압축감지( compressed sensing,CS)이론적분류양화도상편마산법.방진결과표명,여LBG시량양화편마산법상비,중구도상질량득도겁대제승,재상사압축비하,해산법취득료교호적효과,PSNR평균유1～3dB적명현제고；재상사신조비(PSNR)하,해산법재도상압축방면야유흔대개진.
