基于内容自适应稀疏字典的图像集压缩算法

• 作者: 李蔷
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏表示 图像集压缩 字典学习 内容自适应 图像编码
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 62-66
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3424字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.11.012

摘要

大数据时代巨大的图像信息量,给实际的存储、传输带来了相当大的困难.有效利用图像集自身内容,去除图像之间的信息冗余,是图像集压缩的主要目的.本文提出一种基于内容自适应稀疏字典的图像集压缩方案.通过对图像内容信息进行分类学习,得到分组稀疏字典,将稀疏编码替代传统的变换编码,并利用图像非局部相似特征优化图像解码,得到更高质量的重建图像.实验结果表明,与JPEG方法以及基于递归最小二乘字典学习算法(RLS-DLA)的压缩框架相比,本方案提出的图像集压缩方法有效提高了图像集编码性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李蔷	北京工业大学城市交通学院	1	2	1.0	1.0