一种改进的立体图像编码算法

• 作者: 李达 黎洪松
• 来源期刊: 北京师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 立体图像 自组织神经网络 矢量量化 视差估计
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 页码范围: 50-52
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2212字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0476-0301.2007.01.013

摘要

为了提高左图像的编码效率,提出了一种新的基于自组织神经网络的立体图像编码算法(SOM+VQ+DE),SOM-VQ+DE算法对右图像采用视差估计补偿技术(DE)编码,对左图像则使用基于自组织特征映射算(SOM)的矢量量化编码来取代传统的JPEG方法,矢量量化与视差估计的残差均使用DCT+霍夫曼进行编码.对立体测试图像Pentagon的实验表明,SOM+VQ+DE算法能够有效地提高左图像的压缩效率:1)在压缩比均为6.5.1时,SOM+VQ+DE算法的PsNR较JEPGqG+DE算法提高了2.42 dB;2)在PsNR均为30 dB时,SOM+VQ+DE算法的压缩比改善是JPEG+DE算法的1.8倍.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黎洪松	北京师范大学信息科学与技术学院	13	187	6.0	13.0
2	李达	北京师范大学信息科学与技术学院	5	100	3.0	5.0