高技术通讯
高技術通訊
고기술통신
HIGH TECHNOLOGY LETTERS
2007年
5期
448-452
,共5页
分形图像编码%方差%神经网络
分形圖像編碼%方差%神經網絡
분형도상편마%방차%신경망락
为克服快速分形图像编码带来的解码图像质量下降问题,提出了一种神经网络与方差混合编码的快速分形图像编码算法.该算法结合图像子块复杂度与方差值的对应关系,根据每个区块的方差值大小选择适当的映射编码方法,即对于方差值相对小的区块采用方差编码以提高编码速度,对于方差值相对大的区块采用神经网络编码以提高编码质量.该算法可以较好地修正传统分形编码中由于自仿射映射结构限制所带来的解码质量偏低的问题,在大幅提高编码速度的同时,很好地保持了图像的编码质量.实验结果表明,该算法对比基本分形编码算法可以加速24倍,解码图像的质量对比方差快速分形编码算法有1.1dB的提高.同时,该算法的硬件实现比较容易,非常贴近实用化.
為剋服快速分形圖像編碼帶來的解碼圖像質量下降問題,提齣瞭一種神經網絡與方差混閤編碼的快速分形圖像編碼算法.該算法結閤圖像子塊複雜度與方差值的對應關繫,根據每箇區塊的方差值大小選擇適噹的映射編碼方法,即對于方差值相對小的區塊採用方差編碼以提高編碼速度,對于方差值相對大的區塊採用神經網絡編碼以提高編碼質量.該算法可以較好地脩正傳統分形編碼中由于自倣射映射結構限製所帶來的解碼質量偏低的問題,在大幅提高編碼速度的同時,很好地保持瞭圖像的編碼質量.實驗結果錶明,該算法對比基本分形編碼算法可以加速24倍,解碼圖像的質量對比方差快速分形編碼算法有1.1dB的提高.同時,該算法的硬件實現比較容易,非常貼近實用化.
위극복쾌속분형도상편마대래적해마도상질량하강문제,제출료일충신경망락여방차혼합편마적쾌속분형도상편마산법.해산법결합도상자괴복잡도여방차치적대응관계,근거매개구괴적방차치대소선택괄당적영사편마방법,즉대우방차치상대소적구괴채용방차편마이제고편마속도,대우방차치상대대적구괴채용신경망락편마이제고편마질량.해산법가이교호지수정전통분형편마중유우자방사영사결구한제소대래적해마질량편저적문제,재대폭제고편마속도적동시,흔호지보지료도상적편마질량.실험결과표명,해산법대비기본분형편마산법가이가속24배,해마도상적질량대비방차쾌속분형편마산법유1.1dB적제고.동시,해산법적경건실현비교용역,비상첩근실용화.
