【摘 要】
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图像压缩编码已经广泛应用于许多领域,在当今的信息社会中,只要有图像的地方就必须使用各种压缩编码的算法,因此研究高效的压缩算法具有重要意义.基于列率滤波的静止图像压缩
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图像压缩编码已经广泛应用于许多领域,在当今的信息社会中,只要有图像的地方就必须使用各种压缩编码的算法,因此研究高效的压缩算法具有重要意义.基于列率滤波的静止图像压缩技术是一种新的图像压缩方法,它和传统的基于变换的算法比起来有很多优点.列率滤波可以将图像分成多分辨率的子带.该文尝试将列率滤波与基于图像特征的编码方法结合起来,力求能够较好的重建图像并实现高效的压缩.该方案首先采用基于二维DCT变换和列率滤波器将图像划分为四个子带,然后只对其中的低频子带和第2高频子带进行编码,对低频子带采用亚取样/内插复原,基于二维线性预测的DPCM编码,对第2高频子带采用自动确定阈值算法提取图像的线,并对线的方向采用Freeman编码,幅度采用前值预测的DPCM编码,最后再对所有数据采用算术编码.实验表明,该方案能实现高效的压缩,并能较好地重建图像.
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