作者单位
摘要
1 中国科学院 光电技术研究所, 四川 成都 610209
2 中国科学院大学, 北京 100149
在徐勇等人提出的适用于硬件的低复杂度算法的基础上, 提出了一种基于自适应指数哥伦布编码的图像压缩算法来进一步提高压缩性能。首先, 对图像进行4级5/3小波变换; 根据小波变换后的子带数据进行建模, 得到最佳量化步长。然后, 采用JPEG_LS算法预测量化后的LL子带, 并对各个子带数据进行零游程编码。最后, 对零游程编码得到的数据进行自适应指数哥伦布编码。实验表明:当比特率大于0.25 bpp时, 本算法略好于徐的算法; 当比特率小于0.25 bpp时, 本算法重构图像的峰值信噪比较徐的算法高0.2~2 dB。结果显示, 本算法不仅提升了压缩性能, 而且由于指数哥伦布编码级数更新模型复杂度很低, 完全可以用硬件实现。
图像压缩 小波变换 量化建模 自适应指数哥伦布编码 image compression wavelet transform quantization model adaptive Ex-Golomb coding 
光学 精密工程
2013, 21(11): 2973

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