基于稀疏分解的彩色图像编码技术的研究

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时间:2018-07-31

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1、基于JPEG的低运算复杂度多描述编码方法单莹莹王翾(中国传媒大学信息工程学院,北京100024)摘要:本文提出一种基于JPEG的低运算复杂度多描述图像编码方法,以避免压缩图像在网络传输中因数据包丢失而导致图像质量下降。基本思想是结合MDSQ编码原理,根据JPEG量化表中的量化步长设置相对应的索引矩阵,并利用这些矩阵对DCT变换系数进行索引分配,从而产生图像的多个压缩编码描述。实验结果表明,该算法具有较高的传输质量,并且运算复杂度低。关键词:多描述编码多描述标量量化编码JPEGALowComputationalComp

2、lexityMultipleDescriptionImageCodingAlgorithmBasedonJPEGStandardYingyingShan,XuanWang(DepartmentofCommunicationandInformationSystemCommunicationUniversityofChina,Beijing,100024)Abstract:Inthispaper,alowcomplexitymultipledescriptionimagecodingschemebasedonJPEGis

3、proposed,whichmitigatestheimagequalityreductionduetopacketlossduringnetworktransmission.Thebasicideaistodivideanimageintomultipledescriptionsthroughmultipledescriptionscalarquantization(MDSQ)ofDCTcoefficients.IndexassignmentmatrixesareproducedaccordingtotheJPEG

4、quantizationtable,whichisimplementedduringtheMDSQprocess.Experimentalresultsshowthattheproposedalgorithmhasahightransmissionqualitywithlowercomputationalcomplexity.Keywords:MultipleDescriptionCoding,MDSQ,JPEG基于稀疏分解的彩色图像编码技术的研究1)2)曾选杨盈昀1)2)(中国传媒大学信息工程学院,北京市,1000

5、24)摘要:本文基于黑白图像的稀疏分解算法,将其推广到彩色图像上,以实现彩色图像的稀疏分解。一幅彩色图像可以看成是R,G,B或是Y,U,V三个分量组成,对此三个分量分别采用黑白图像的稀疏分解算法,得到其各自的稀疏表示,从而最终实现彩色图像的稀疏分解。本文通过大量实验证明了这一方法的可行性,并对比了在两个彩色空间进行处理的优劣性,最终选择了YUV空间。最后本文对彩色图像稀疏表示得到的数据进行了量化,并将其压缩效果与传统的JPEG压缩进行了比较,证明了稀疏分解在彩色图像的低比特压缩时的优良特性。关键词:彩色图像处理稀疏分

6、解匹配追踪TheResearchofColorImageSparseCoding1)2)XuanZengYingyunYang(InformationEngineeringschool,CUC,beijing,100024)Abstract:Inthispaper,weextendthetheoryofsparsecodingfromblackandwhiteimageintocolorimage,inordertoachievethesparserepresentationofcolorimage.Acolorim

7、agehasthreecomponents,suchasR,G,BorY,U,V.Weusethesamealgorithmofblackandwhiteimagesparsecodingtothethreechannels,torealizethecolorimagesparsecoding.Thismethodhasbeenprovedtobefeasiblethoughabundantexperiments.Bycomparedtheeffectsofthereconstructedcolorimageinth

8、eRGBspaceandYUVspace,finallywechoosetheYUVcolorspace.Atlast,wedosomesimplequantizationtothedatawegetfromthecolorimagesparsecodinginordertorealizecolorimagecompression.Bycomp

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