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低頻子帶極大值映射量化算法

大?。?/span>0.81 MB 人氣: 2017-12-29 需要積分:2

  針對圖像壓縮中的死區量化不能有效保留圖像邊緣信息的問題,提出了低頻予帶極大值映射量化算法。在圖像經過小波變換后所形成的各級子帶中,首先利用與低頻子帶系數呈映射關系的各級高頻子帶系數的均值確定低頻子帶中各系數的重要性。在量化過程中,高頻子帶系數采用JPEG2000中的死區量化步長進行量化,低頻子帶系數根據自身重要性自動更新量化步長,從而有效保留圖像的邊緣信息。提出的算法在量化步長更新時對低頻系數的選擇具有自適應性的優點,與傳統的JPEC2000算法相比,所提算法能夠加快優化截斷的嵌入式分塊編碼(EBCOT)階段Tierl的編碼速度。實驗結果表明,所得圖像證明了此算法在保留圖像的邊緣信息方面具有一些優勢,所提算法的峰值信噪比與傳統的死區量化相比有約0.2 dB的提升。
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