目的針對(duì)現(xiàn)有小波域圖像集合劃分編碼（SPC）方法存在無損編碼性能較弱的問題,設(shè)計(jì)廣義樹分類器,構(gòu)建嵌入廣義樹分類器的集合劃分編碼方法（SPACS_C）。方法針對(duì)已有SPC方法對(duì)坐標(biāo)集合直接進(jìn)行"先檢測(cè)后劃分"編碼,存在當(dāng)位平面降低導(dǎo)致數(shù)據(jù)之間相關(guān)性降低后位置比特和不必要比特?cái)?shù)量急劇增大問題,SPACS_C對(duì)編碼過程中產(chǎn)生的坐標(biāo)集合分類處理,減少對(duì)坐標(biāo)集合的顯著性檢測(cè)次數(shù),從而降低位置比特的輸出。SPACS_C對(duì)廣義樹分類處理利用圖像小波系數(shù)的稀疏度隨位平面降低而迅速降低的數(shù)據(jù)特點(diǎn),對(duì)"先劃分后檢測(cè)"和"先檢測(cè)后劃分"兩種方式所需的比特開銷進(jìn)行預(yù)測(cè),選用比特開銷較少的方式編碼坐標(biāo)集合,減少SPACS_C輸出的位置比特?cái)?shù)量。結(jié)果采用不同統(tǒng)計(jì)特性和不同大小的可見光圖像（8 bit）和紅外圖像（16 bit）測(cè)試SPACS_C,結(jié)果表明SPACS_C的無損編碼性能優(yōu)于JPEG2000,特別是對(duì)紅外圖像的無損編碼平均節(jié)省了3. 1%的數(shù)據(jù)空間;性能接近或超過圖像無損壓縮標(biāo)準(zhǔn)JP... 

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 算法構(gòu)造
    1.1 SPACS
    1.2 算法分析
    1.3 分類器設(shè)計(jì)
    1.4 SPACS＿C
2 實(shí)驗(yàn)仿真
3 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]JPEG-LS碼率控制算法改進(jìn)及硬件實(shí)現(xiàn)[J]. 陳聰,張學(xué)全,周盛雨.  空間科學(xué)學(xué)報(bào). 2018(06)
[2]高光譜圖像壓縮方法[J]. 陳玉玲,閆敬文,馬麗梅.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2018(03)
[3]基于主成分分析和分層樹集合劃分的Huffman算法圖像壓縮研究[J]. 方炫蘇,黃樟燦,陳亞雄.  浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版). 2018(01)
[4]一種基于匹配域裁剪的包分類規(guī)則集壓縮方法[J]. 孫鵬浩,蘭巨龍,陸肖元,胡宇翔,馬騰.  電子與信息學(xué)報(bào). 2017(05)
[5]最大誤差可控的高光譜圖像聚類壓縮算法[J]. 李秋富,諶德榮,何光林,馮輝,楊柳心.  電子與信息學(xué)報(bào). 2015(02)

碩士論文
[1]箭載高幀頻圖像壓縮裝置設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 劉敏慧.中北大學(xué) 2018
[2]移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的圖像壓縮技術(shù)分析及應(yīng)用探討[D]. 李鳳怡.西安電子科技大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3646880