目的針對現有小波域圖像集合劃分編碼（SPC）方法存在無損編碼性能較弱的問題,設計廣義樹分類器,構建嵌入廣義樹分類器的集合劃分編碼方法（SPACS_C）。方法針對已有SPC方法對坐標集合直接進行"先檢測后劃分"編碼,存在當位平面降低導致數據之間相關性降低后位置比特和不必要比特數量急劇增大問題,SPACS_C對編碼過程中產生的坐標集合分類處理,減少對坐標集合的顯著性檢測次數,從而降低位置比特的輸出。SPACS_C對廣義樹分類處理利用圖像小波系數的稀疏度隨位平面降低而迅速降低的數據特點,對"先劃分后檢測"和"先檢測后劃分"兩種方式所需的比特開銷進行預測,選用比特開銷較少的方式編碼坐標集合,減少SPACS_C輸出的位置比特數量。結果采用不同統(tǒng)計特性和不同大小的可見光圖像（8 bit）和紅外圖像（16 bit）測試SPACS_C,結果表明SPACS_C的無損編碼性能優(yōu)于JPEG2000,特別是對紅外圖像的無損編碼平均節(jié)省了3. 1%的數據空間;性能接近或超過圖像無損壓縮標準JP... 

【文章頁數】：8 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 算法構造
    1.1 SPACS
    1.2 算法分析
    1.3 分類器設計
    1.4 SPACS＿C
2 實驗仿真
3 結論


【參考文獻】：
期刊論文
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[2]高光譜圖像壓縮方法[J]. 陳玉玲,閆敬文,馬麗梅.  計算機工程與設計. 2018(03)
[3]基于主成分分析和分層樹集合劃分的Huffman算法圖像壓縮研究[J]. 方炫蘇,黃樟燦,陳亞雄.  浙江大學學報(理學版). 2018(01)
[4]一種基于匹配域裁剪的包分類規(guī)則集壓縮方法[J]. 孫鵬浩,蘭巨龍,陸肖元,胡宇翔,馬騰.  電子與信息學報. 2017(05)
[5]最大誤差可控的高光譜圖像聚類壓縮算法[J]. 李秋富,諶德榮,何光林,馮輝,楊柳心.  電子與信息學報. 2015(02)

碩士論文
[1]箭載高幀頻圖像壓縮裝置設計與實現[D]. 劉敏慧.中北大學 2018
[2]移動互聯網時代的圖像壓縮技術分析及應用探討[D]. 李鳳怡.西安電子科技大學 2017



本文編號：3646880