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题名基于DSMVQ和S+P变换的图像压缩算法
被引量:1
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作者
史红刚
周利莉
肖永隆
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机构
解放军信息工程大学科学系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第4期204-205,208,共3页
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基金
河南省教育厅基金资助项目(sp200303099)
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文摘
提出了一种用于图像压缩的动态边匹配有限状态矢量量化(DSMVQ)算法,该算法通过S+P变换方法,对图像进行多级小波变换,利用3个方向上各自小波系数之间的相关性,构造符合图像特征的跨频带矢量,利用DSMVQ进行量化,采样了基于人眼视觉特性的加权均方误差准则,提高了图像的编码效率和重构质量。试验结果表明,该算法实现简单,在较低的编码率下,可达到较好的压缩效果。
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关键词
s%pLUs%p变换
动态边匹配有限状态矢量量化
跨频带矢量构造
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Keywords
s+p transformation
Dynamic side-match finite-state vector quantization(DsMVQ), Construction of the band-cross vector
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于DPCM与S+P变换的图像无损压缩
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作者
彭天强
郭志刚
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机构
信息工程大学信息工程学院信息科学系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005年第16期42-44,206,共4页
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文摘
S+P变换是由AmirSaid犤7犦提出的一种多分辨表示方法,能够实现整数到整数的变换,从而成功地应用于图像的无损压缩,其性能优于基于线性预测的JPEG标准。为了进一步提高压缩性能,论文提出了一种基于DPCM与S+P变换的图像无损压缩算法。首先,对原始图像进行线性预测,得到差值图像;其次,对差值图像进行S+P变换;最后,对变换系数进行熵编码压缩。新算法利用像素间的相关性,给出了一种新的利用一维S+P变换实现图像变换的方法,减少了变换增加的数据量,有效地解决了边界处理问题。实验结果与性能比较表明:新算法有效的,优于其它著名的基于多分辨分解的无损图像压缩编码算法犤7,10,12犦。
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关键词
DpCM
s%pLUs%p变换
线性预测
无损压缩
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Keywords
DpCM,s%pLUs%p transform,linear prediction,lossless compression
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于CPLD的S+P逆变换的硬件实现方案
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作者
鲁欣
赵亦工
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机构
西安电子科技大学模式识别与智能系统研究所
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2002年第9期169-170,248,共3页
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文摘
讨论与具有良好性能的子带变换-S+P正变换相对应的S+P逆变换的硬件实现方案。结果表明,S+P(逆)变换不仅在LZC(Listless Zerotree Coding,无列表零树压缩编码算法)中起着非常重要的作用,而且与其它子带变换方法相比,该变换所涉及的运算都可以用逻辑移位和算术加减来实现,这使得硬件的实现成为可能。
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关键词
CpLD
s%pLUs%p逆变换
硬件
数字图像处理
图像编码
图像压缩算法
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Keywords
subband transformations%pLUs%p transformations%pLUs%p inverse transformationListless zerotree coding algorithm
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN919.81
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于S+P变换和EZW编码的图像压缩算法
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作者
陈轶鸣
夏景明
陈爱月
唐玲玲
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机构
南京信息工程大学电子与信息工程学院
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出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2018年第3期131-135,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(41505017)
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文摘
嵌入式零树小波是根据标准小波变换的空间多分辨率特征将重要节点与零树根进行编码来完成图像压缩的编码算法,但标准小波变换对图像的边缘、轮廓以及纹理等特征信息的表达不具有稀疏性,不能够较好地表达图像的细节信息。针对标准小波变换的缺陷,新算法根据S+P变换能够实现整数到整数的变换,将EZW和S+P变换结合起来,提出了一种基于S+P变换改进的EZW编码算法,即使用S+P变换替换标准小波变换,完成图像的低损耗压缩。实验结果表明:相对于经典的EZW编码算法,基于S+P变换改进的EZW编码算法在压缩比、编码效率以及峰值信噪比等性能方面都具有较大的改善。
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关键词
嵌入式零树小波
s%pLUs%p变换
小波变换
图像压缩
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Keywords
embedded zero tree wavelet (EZW)
s + p transform
wavelet transform
image compression
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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