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一种基于分类矢量量化器的小目标红外图像压缩方法
1
作者
汪洋
卢焕章
《信号处理》
CSCD
北大核心
2006年第5期630-634,共5页
本文提出了一种基于分类矢量量化器的小目标红外图像的压缩方法。首先利用图像子块的平均灰度与纹理能量这两个参数将图像划分为背景区域与感兴趣区域,然后分别对两类区域的子块进行码书设计,用相对较多的码字描述感兴趣区域,用相对较...
本文提出了一种基于分类矢量量化器的小目标红外图像的压缩方法。首先利用图像子块的平均灰度与纹理能量这两个参数将图像划分为背景区域与感兴趣区域,然后分别对两类区域的子块进行码书设计,用相对较多的码字描述感兴趣区域,用相对较少的码字描述背景区域,这样既达到了较高的压缩比,同时又较好的保留了感兴趣区域的信息,并且编码计算量有大幅度的下降。文中对分类矢量量化器对于减小编码计算量的作用进行了理论分析。实验结果表明在相同码书尺寸的情况下本算法比直接矢量量化方法更好地保留了红外图像中的小目标信息,并且加快了编码速度。
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关键词
分类矢量量化
小目标红外图像
图像
压缩
感兴趣区域
纹理能量
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题名
一种基于分类矢量量化器的小目标红外图像压缩方法
1
作者
汪洋
卢焕章
机构
国防科技大学电子科学与工程学院ATR重点实验室
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2006年第5期630-634,共5页
文摘
本文提出了一种基于分类矢量量化器的小目标红外图像的压缩方法。首先利用图像子块的平均灰度与纹理能量这两个参数将图像划分为背景区域与感兴趣区域,然后分别对两类区域的子块进行码书设计,用相对较多的码字描述感兴趣区域,用相对较少的码字描述背景区域,这样既达到了较高的压缩比,同时又较好的保留了感兴趣区域的信息,并且编码计算量有大幅度的下降。文中对分类矢量量化器对于减小编码计算量的作用进行了理论分析。实验结果表明在相同码书尺寸的情况下本算法比直接矢量量化方法更好地保留了红外图像中的小目标信息,并且加快了编码速度。
关键词
分类矢量量化
小目标红外图像
图像
压缩
感兴趣区域
纹理能量
Keywords
classified vector quantization
small target infrared image
image compression
region of interest
texture energy
分类号
TN919.8 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
一种基于分类矢量量化器的小目标红外图像压缩方法
汪洋
卢焕章
《信号处理》
CSCD
北大核心
2006
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