中国图象图形学报A辑
中國圖象圖形學報A輯
중국도상도형학보A집
Journal of Image and Graphics
2003年
7期
834-838
,共5页
图象处理(510·4050)%小波变换%差分脉冲编码%基于预测分类的自适应量化器
圖象處理(510·4050)%小波變換%差分脈遲編碼%基于預測分類的自適應量化器
도상처리(510·4050)%소파변환%차분맥충편마%기우예측분류적자괄응양화기
网络信道的不稳定性可能会造成数据传输出错,从而可能导致恢复图象质量的急剧下降,或者使算法失效.针对这种情况,提出了一种新的图象压缩方法来改善上述问题.该方法是首先将图象进行小波分解,然后针对不同的频带特征采用不同的压缩方法进行编码.在图象编码中,对于低频子带系数采用DPCM编码,对于高频子带系数则采用多描述标量量化器.由于小波分解后的系数经活动性预测分类后具有拉普拉斯分布的性质,因此可对其采用预测分类的自适应量化方法进行编码.同时由于不同子频带的系数之间具有不同的相关性,因此在编码过程中采用了不同的方法来分别对高频子带系数和低频子带系数进行编码,并且充分利用了频带系数分布具有拉普拉斯分布的特点.实验表明,该方法在减少传输误码敏感性方面具有理想的效果.
網絡信道的不穩定性可能會造成數據傳輸齣錯,從而可能導緻恢複圖象質量的急劇下降,或者使算法失效.針對這種情況,提齣瞭一種新的圖象壓縮方法來改善上述問題.該方法是首先將圖象進行小波分解,然後針對不同的頻帶特徵採用不同的壓縮方法進行編碼.在圖象編碼中,對于低頻子帶繫數採用DPCM編碼,對于高頻子帶繫數則採用多描述標量量化器.由于小波分解後的繫數經活動性預測分類後具有拉普拉斯分佈的性質,因此可對其採用預測分類的自適應量化方法進行編碼.同時由于不同子頻帶的繫數之間具有不同的相關性,因此在編碼過程中採用瞭不同的方法來分彆對高頻子帶繫數和低頻子帶繫數進行編碼,併且充分利用瞭頻帶繫數分佈具有拉普拉斯分佈的特點.實驗錶明,該方法在減少傳輸誤碼敏感性方麵具有理想的效果.
망락신도적불은정성가능회조성수거전수출착,종이가능도치회복도상질량적급극하강,혹자사산법실효.침대저충정황,제출료일충신적도상압축방법래개선상술문제.해방법시수선장도상진행소파분해,연후침대불동적빈대특정채용불동적압축방법진행편마.재도상편마중,대우저빈자대계수채용DPCM편마,대우고빈자대계수칙채용다묘술표량양화기.유우소파분해후적계수경활동성예측분류후구유랍보랍사분포적성질,인차가대기채용예측분류적자괄응양화방법진행편마.동시유우불동자빈대적계수지간구유불동적상관성,인차재편마과정중채용료불동적방법래분별대고빈자대계수화저빈자대계수진행편마,병차충분이용료빈대계수분포구유랍보랍사분포적특점.실험표명,해방법재감소전수오마민감성방면구유이상적효과.