本文關鍵詞：基于動態(tài)規(guī)劃算法的最優(yōu)Context量化器設計

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【摘要】：提出一種針對多進制信源的最優(yōu)Context量化器設計方法.該方法不僅綜合考慮了量化前后條件概率分布的相似性,同時又將條件位符號的取值相關性作為量化合并的依據,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性,然后動態(tài)規(guī)劃算法被應用于合并相似的條件概率分布,從而實現Context量化.最后量化器被用于圖像的小波壓縮編碼應用.實驗結果表明,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】： 昆明學院信息技術學院;昆明學院物理科學與技術系;云南警官學院信息網絡安全學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61062005) 云南省自然科學基金青年基金資助項目(2013FD042) 昆明學院科學研究資助項目(XJL14003)
【分類號】：TN919.81
【正文快照】： 正如我們在研究和實驗中發(fā)現的,在Context建模熵編碼技術中,“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[2~3]的工作專注于采用Context量化來緩解由于統(tǒng)計計數值不足而引起的模型訓練不足問題.盡管Context量化降低模型本身的熵值,但由于模型代價同時降低

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8 鄧，

本文編號：1178895