本文關(guān)鍵詞：基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的最優(yōu)Context量化器設(shè)計(jì)

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【摘要】：提出一種針對(duì)多進(jìn)制信源的最優(yōu)Context量化器設(shè)計(jì)方法.該方法不僅綜合考慮了量化前后條件概率分布的相似性,同時(shí)又將條件位符號(hào)的取值相關(guān)性作為量化合并的依據(jù),從而使得量化后的Context模型能夠最大限度地利用信源間相關(guān)性,然后動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法被應(yīng)用于合并相似的條件概率分布,從而實(shí)現(xiàn)Context量化.最后量化器被用于圖像的小波壓縮編碼應(yīng)用.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,量化器能夠獲得與其他優(yōu)化量化器相近甚至更好的壓縮效果.
【作者單位】： 昆明學(xué)院信息技術(shù)學(xué)院;昆明學(xué)院物理科學(xué)與技術(shù)系;云南警官學(xué)院信息網(wǎng)絡(luò)安全學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61062005) 云南省自然科學(xué)基金青年基金資助項(xiàng)目(2013FD042) 昆明學(xué)院科學(xué)研究資助項(xiàng)目(XJL14003)
【分類號(hào)】：TN919.81
【正文快照】： 正如我們在研究和實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)的,在Context建模熵編碼技術(shù)中,“模型稀釋”[1]是無法避免的.因此,只有找到合適的方法去緩解.文獻(xiàn)[2~3]的工作專注于采用Context量化來緩解由于統(tǒng)計(jì)計(jì)數(shù)值不足而引起的模型訓(xùn)練不足問題.盡管Context量化降低模型本身的熵值,但由于模型代價(jià)同時(shí)降低

【相似文獻(xiàn)】

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8 鄧，

本文編號(hào)：1178895