基于动态规划算法的最优Context量化器设计

发布时间：2017-11-13 03:24

  本文关键词：基于动态规划算法的最优Context量化器设计

  更多相关文章： Context量化 动态规划 描述长度 信源取值相关性

【摘要】：提出一种针对多进制信源的最优Context量化器设计方法.该方法不仅综合考虑了量化前后条件概率分布的相似性,同时又将条件位符号的取值相关性作为量化合并的依据,从而使得量化后的Context模型能够最大限度地利用信源间相关性,然后动态规划算法被应用于合并相似的条件概率分布,从而实现Context量化.最后量化器被用于图像的小波压缩编码应用.实验结果表明,量化器能够获得与其他优化量化器相近甚至更好的压缩效果.
【作者单位】： 昆明学院信息技术学院;昆明学院物理科学与技术系;云南警官学院信息网络安全学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61062005) 云南省自然科学基金青年基金资助项目(2013FD042) 昆明学院科学研究资助项目(XJL14003)
【分类号】：TN919.81
【正文快照】： 正如我们在研究和实验中发现的,在Context建模熵编码技术中,“模型稀释”[1]是无法避免的.因此,只有找到合适的方法去缓解.文献[2~3]的工作专注于采用Context量化来缓解由于统计计数值不足而引起的模型训练不足问题.尽管Context量化降低模型本身的熵值,但由于模型代价同时降低

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本文编号：1178895