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Image Compression Algorithms Based on Side-Match Vector Quantizer with Gradient-Based Classifiers Algoritmos de compressão de imagem baseados em quantizador vetorial de correspondência lateral com classificadores baseados em gradiente

Zhe-Ming LU, Bian YANG, Sheng-He SUN

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Resumo:

A quantização vetorial (VQ) é uma técnica atraente de compressão de imagem. VQ utiliza a alta correlação entre pixels vizinhos em um bloco, mas desconsidera a alta correlação entre os blocos adjacentes. Ao contrário do VQ, o VQ de correspondência lateral (SMVQ) explora informações de palavras de código de dois blocos adjacentes codificados, os blocos superior e esquerdo, para codificar o vetor de entrada atual. No entanto, SMVQ é uma técnica de compressão de taxa de bits fixa e não faz uso total das características da borda para prever o vetor de entrada. A quantização vetorial de correspondência lateral classificada (CSMVQ) é uma técnica eficaz de compressão de imagem com baixa taxa de bits e qualidade de reconstrução relativamente alta. Ele explora um classificador de blocos para decidir a qual classe o vetor de entrada pertence usando as variações das palavras-código dos blocos vizinhos. Como alternativa, este artigo propõe três algoritmos que utilizam valores de gradiente de palavras-código de blocos vizinhos para prever o bloco de entrada. O primeiro emprega um classificador básico baseado em gradiente semelhante ao CSMVQ. Para obter taxas de bits mais baixas, o segundo explora uma estrutura refinada de classificador de dois níveis. Para reduzir ainda mais o tempo de codificação, o último emprega um classificador mais eficiente, no qual livros de códigos de classe adaptativos são definidos dentro de um livro de códigos mestre ordenado por gradiente de acordo com vários resultados de previsão. Resultados experimentais comprovam a eficácia dos algoritmos propostos.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E85-D No.9 pp.1409-1415
Data de publicação
2002/09/01
Publicitada
ISSN online
DOI
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Processamento de imagens, reconhecimento de padrões de imagens

autores

Palavra-chave