검색 기능은 준비 중입니다.
검색 기능은 준비 중입니다.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

Image Compression Algorithms Based on Side-Match Vector Quantizer with Gradient-Based Classifiers 기울기 기반 분류기를 사용하는 사이드 매치 벡터 양자화기에 기반한 이미지 압축 알고리즘

Zhe-Ming LU, Bian YANG, Sheng-He SUN

  • 조회수

    0

  • 이것을 인용

요약 :

벡터 양자화(VQ)는 매력적인 이미지 압축 기술입니다. VQ는 블록 내 이웃 픽셀 간의 높은 상관 관계를 활용하지만 인접 블록 간의 높은 상관 관계는 무시합니다. VQ와 달리 SMVQ(Side-Match VQ)는 인코딩된 두 인접 블록(상단 및 왼쪽 블록)의 코드워드 정보를 활용하여 현재 입력 벡터를 인코딩합니다. 그러나 SMVQ는 고정 비트 전송률 압축 기술이며 입력 벡터를 예측하기 위해 에지 특성을 최대한 활용하지 않습니다. CSMVQ(Classified Side-Match Vector Quantization)는 비트 전송률이 낮고 재구성 품질이 상대적으로 높은 효과적인 이미지 압축 기술입니다. 이웃 블록의 코드워드의 변화를 사용하여 입력 벡터가 어떤 클래스에 속하는지 결정하기 위해 블록 분류기를 활용합니다. 이에 대한 대안으로 본 논문에서는 주변 블록의 코드워드의 기울기 값을 이용하여 입력 블록을 예측하는 XNUMX가지 알고리즘을 제안한다. 첫 번째는 CSMVQ와 유사한 기본 그래디언트 기반 분류기를 사용합니다. 더 낮은 비트 전송률을 달성하기 위해 두 번째는 개선된 XNUMX단계 분류기 구조를 활용합니다. 인코딩 시간을 더욱 줄이기 위해 마지막 분류기는 다양한 예측 결과에 따라 그래디언트 순서의 마스터 코드북 내에서 적응형 클래스 코드북을 정의하는 보다 효율적인 분류기를 사용합니다. 실험 결과는 제안된 알고리즘의 효율성을 입증했다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E85-D No.9 pp.1409-1415
발행일
2002/09/01
공개일
온라인 ISSN
DOI
원고의 종류
PAPER
범주
이미지 처리, 이미지 패턴 인식

작성자

키워드