基于离散Tchebichef矩和软决策量化的图像压缩

• 作者: 王国胤 肖斌 陆刚
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 离散Tchebichef矩 软决策量化 JPEG 图像压缩 峰值信噪比
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 图形图像与模式识别
• 页码范围: 304-308
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4181字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.11.059

摘要

图像压缩编码能有效地减少图像像素间的信息冗余,并同时能保证图像重构质量和较低的计算复杂度.基于变换域的图像压缩编码是目前最常用且性能最优的压缩技术之一,但基于离散正交矩的图像压缩方法还未被深入研究.在研究JPEG的编解码流程的基础上,提出了基于离散Tchebichef矩的图像压缩算法.通过KS测试统计的方法研究变换系数的分布规律,利用软决策量化设计最优的量化表近似码率和失真度,从而提升了重构图像质量;接着对量化结果进行熵编码,最终实现了基于离散Tchebichef矩的图像压缩和重建全过程.在JPEG顺序编解码的流程下,与主流的DCT图像压缩方法进行比较,实验结果表明,比特率大于0.5bpp时,该算法重构的图像的质量更高;当PSNR分别为35dB,40dB,45dB时,其压缩性能明显优于DCT.同时,它们在编解码运行时间上接近.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王国胤	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	212	6947	36.0	79.0
2	肖斌	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	18	48	4.0	6.0
3	陆刚	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	1	2	1.0	1.0