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摘要:
在图像编码方法中,矢量量化被认为是一种有效的低比特率图像编码方法.边匹配有限状态矢量量化利用相邻图像块之间的相关性避免了图像块边界之间大的灰度跃变.本文提出了一种改进的边匹配有限状态矢量量化,即双向低复杂度基于改进梯度的边匹配有限状态矢量量化.在双向低复杂度基于改进梯度的边匹配有限状态矢量量化中,第一次量化的状态码书尺寸由相邻图像块的梯度确定,第二次量化对第一次量化后的矢量中梯度值大于设定门限的矢量重新进行量化以提高图像质量.此外,和传统边匹配有限状态矢量量化利用上邻矢量和左邻矢量确定状态码书不同,新算法利用上、下、左、右四个相邻矢量来确定状态码书.试验结果表明,该算法的第二层编码在峰值信噪比上有1.5dB的改善;和传统的边匹配矢量量化相比较,在比特率相同时峰值信噪比平均有1.54dB的改善.
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文献信息
篇名 基于改进SMVQ的图像压缩算法
来源期刊 信号处理 学科 工学
关键词 有限状态矢量量化 边匹配有限状态矢量量化 变比特率编码
年,卷(期) 2005,(z1) 所属期刊栏目 图像处理及视频
研究方向 页码范围 249-252
页数 4页 分类号 TN91
字数 2733字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0530.2005.z1.064
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周利莉 信息工程大学信息工程学院 18 202 5.0 14.0
2 陈健 信息工程大学信息工程学院 20 109 5.0 9.0
3 史红刚 信息工程大学信息工程学院 3 4 1.0 1.0
4 杨建祖 信息工程大学信息工程学院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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2010(1)
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研究主题发展历程
节点文献
有限状态矢量量化
边匹配有限状态矢量量化
变比特率编码
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信号处理
月刊
1003-0530
11-2406/TN
大16开
北京鼓楼西大街41号
18-143
1985
chi
出版文献量(篇)
5053
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13
总被引数(次)
32728
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