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Minimum Mean Absolute Error Predictors for Lossless Image Coding Preditores de erro médio absoluto mínimo para codificação de imagem sem perdas

Yoshihiko HASHIDUME, Yoshitaka MORIKAWA, Shuichi MAKI

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Resumo:

Neste artigo, investigamos preditores de erro absoluto médio mínimo (mmae) para codificação de imagens sem perdas. Em alguns sistemas de codificação de imagens sem perdas baseados em predição, o desempenho da codificação depende em grande parte da eficiência dos preditores. Nesse caso, preditores de erro quadrático médio mínimo (mmse) são frequentemente usados. De modo geral, esses preditores têm um problema que discrepantes partindo muito longe de uma linha de regressão são visíveis o suficiente para obscurecer internos. Ou seja, na compressão de imagens, grandes erros de predição próximos às bordas causam a degradação da precisão da predição de áreas planas. Por outro lado, os preditores mmae são menos sensível às bordas e fornecem previsões mais precisas para áreas planas do que os preditores mmse. Ao mesmo tempo, a precisão da previsão das áreas de borda é reduzida. No entanto, a entropia dos erros de predição baseados em preditores mmae é reduzida em comparação com a dos preditores mmse porque as imagens gerais consistem principalmente em áreas planas. Neste estudo, adotamos os modelos de função Laplaciano e Gaussiano para erros de predição baseados em preditores mmae e mmse, respectivamente, e mostramos que os preditores mmae superam os preditores convencionais baseados em mmse, incluindo pesada preditores mmse em termos de desempenho de codificação.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E91-D No.6 pp.1783-1792
Data de publicação
2008/06/01
Publicitada
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1093/ietisy/e91-d.6.1783
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Processamento de imagem e processamento de vídeo

autores

Palavra-chave