【摘 要】
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许多图像、视频的编码标准,如JPEG、H.264,由于变换基函数的不连续,在低比特率条件下的重构图像会出现方块效应。为了解决这个问题,许多技术应运而生。这些技术可以分为两大类:1)使用全局变换,即变换有重叠的基函数;2)使用前置、后置滤波操作。不同于上述的两类方法,本文将介绍一种以频谱浓缩小波包算法为基础,对图像的DCT频谱进行子带分解的算法。相比于传统的子带/小波分解和普遍的重叠正交变换,新的算
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许多图像、视频的编码标准,如JPEG、H.264,由于变换基函数的不连续,在低比特率条件下的重构图像会出现方块效应。为了解决这个问题,许多技术应运而生。这些技术可以分为两大类:1)使用全局变换,即变换有重叠的基函数;2)使用前置、后置滤波操作。不同于上述的两类方法,本文将介绍一种以频谱浓缩小波包算法为基础,对图像的DCT频谱进行子带分解的算法。相比于传统的子带/小波分解和普遍的重叠正交变换,新的算法有着更低的复杂度和更高的编码效率。本文通过两种方法比较变换的稀疏性,分别为1、统计二维变换的非零点系数的个数2、统计三维变换不同频率的子带熵编码后平均每个符号所需的比特数。本文使用C语言实现了JPEG基本系统,并通过替换其中的变换部分来比较不同变换的性能。最终的实验结果表明本文介绍的算法能显著地减轻方块效应;在中高比特率条件下,它的编码效率显著地优于其它变换。为了使新算法更好地应用,本文将根据新算法的特点,采用C语言将其实现并提出一种全新的计算结构。新的结构利用图像数据在内存中存储有序的特点,通过减少数据寻址的时间来减少实际计算的时间,因此它不仅不会增加任何额外的计算量,而且能适当地减少存储资源的开销。实验结果也表明新的结构确实能提高算法的计算效率。
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