針對語義分割圖像在存儲和傳輸過程中壓縮性能不足,占用資源多的問題,提出基于上下文與二進(jìn)制算術(shù)編碼的自適應(yīng)編碼方法。該方法提出了最佳上下文模型階數(shù)的概念和計算方法,并根據(jù)最佳上下文模型與圖像復(fù)雜度的相關(guān)性,設(shè)計了上下文模型自適應(yīng)選擇算法。通過支持向量機(jī)方法建立上下文模型分類器,根據(jù)語義分割圖像復(fù)雜度特征,預(yù)測其最佳的上下文模型用于二進(jìn)制算術(shù)編碼。利用遙感影像語義分割數(shù)據(jù)集對算法進(jìn)行測試,實驗結(jié)果表明,與常用的二進(jìn)制算術(shù)編碼方法比,提出的算法能在壓縮比不變的情況下縮短壓縮時間38%左右,有效提高了壓縮性能。 

【文章來源】：探測與控制學(xué)報. 2020,42(05)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 二進(jìn)制算術(shù)編碼與上下文模型
2 自適應(yīng)編碼方法
    2.1 圖像特征與上下文模型
    2.2 上下文模型選擇
        2.2.1 最佳上下文模型階數(shù)
        2.2.2 圖像復(fù)雜度特征
        2.2.3 上下文模型分類器
    2.3 自適應(yīng)編碼流程
3 實驗與分析
    3.1 分類器訓(xùn)練和測試
        3.1.1 數(shù)據(jù)集構(gòu)建
        3.1.2 SVM分類模型訓(xùn)練
    3.2 自適應(yīng)編碼算法測試
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3195774