嵌入广义树分类器的集合划分编码

发布时间：2022-04-23 07:56

　　目的针对现有小波域图像集合划分编码（SPC）方法存在无损编码性能较弱的问题,设计广义树分类器,构建嵌入广义树分类器的集合划分编码方法（SPACS_C）。方法针对已有SPC方法对坐标集合直接进行"先检测后划分"编码,存在当位平面降低导致数据之间相关性降低后位置比特和不必要比特数量急剧增大问题,SPACS_C对编码过程中产生的坐标集合分类处理,减少对坐标集合的显著性检测次数,从而降低位置比特的输出。SPACS_C对广义树分类处理利用图像小波系数的稀疏度随位平面降低而迅速降低的数据特点,对"先划分后检测"和"先检测后划分"两种方式所需的比特开销进行预测,选用比特开销较少的方式编码坐标集合,减少SPACS_C输出的位置比特数量。结果采用不同统计特性和不同大小的可见光图像（8 bit）和红外图像（16 bit）测试SPACS_C,结果表明SPACS_C的无损编码性能优于JPEG2000,特别是对红外图像的无损编码平均节省了3. 1%的数据空间;性能接近或超过图像无损压缩标准JP... 

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
0 引言
1 算法构造
    1.1 SPACS
    1.2 算法分析
    1.3 分类器设计
    1.4 SPACS＿C
2 实验仿真
3 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]JPEG-LS码率控制算法改进及硬件实现[J]. 陈聪,张学全,周盛雨.  空间科学学报. 2018(06)
[2]高光谱图像压缩方法[J]. 陈玉玲,闫敬文,马丽梅.  计算机工程与设计. 2018(03)
[3]基于主成分分析和分层树集合划分的Huffman算法图像压缩研究[J]. 方炫苏,黄樟灿,陈亚雄.  浙江大学学报(理学版). 2018(01)
[4]一种基于匹配域裁剪的包分类规则集压缩方法[J]. 孙鹏浩,兰巨龙,陆肖元,胡宇翔,马腾.  电子与信息学报. 2017(05)
[5]最大误差可控的高光谱图像聚类压缩算法[J]. 李秋富,谌德荣,何光林,冯辉,杨柳心.  电子与信息学报. 2015(02)

硕士论文
[1]箭载高帧频图像压缩装置设计与实现[D]. 刘敏慧.中北大学 2018
[2]移动互联网时代的图像压缩技术分析及应用探讨[D]. 李凤怡.西安电子科技大学 2017



本文编号：3646880