【摘 要】
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在图像压缩过程中,预测器长期以来被用于图像的无损预测编码。预测编码通过减少图像数据在时间或者空间上的冗余从而达到压缩的目的,并且不同的预测器会在图像压缩过程中产生
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划项目(2016JM6017),西安邮电大学研究生创新基金项目(CXJJLY2019069)
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在图像压缩过程中,预测器长期以来被用于图像的无损预测编码。预测编码通过减少图像数据在时间或者空间上的冗余从而达到压缩的目的,并且不同的预测器会在图像压缩过程中产生不同的压缩比。为了提高无损图像压缩编码的编码性能,本文提出并实现了一种用于图像预测编码的预测器,主要利用非线性预测器中基于上下文模板匹配的设计方法,通过模板匹配从已经编码的区域收集训练集来适当估计概率模型的峰值位置,从而使得整个预测编码的过程获得更好地编码效果。实验结果表明该方案与现有的预测编码方案,如FLIF和BGP相比,处理不同的纹理结构图像
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