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基于BWT和FVQ的极低比特率图像编码算法

王磊 戚飞虎 赵雪春

王磊, 戚飞虎, 赵雪春. 基于BWT和FVQ的极低比特率图像编码算法[J]. 电子与信息学报, 2000, 22(4): 667-671.
引用本文: 王磊, 戚飞虎, 赵雪春. 基于BWT和FVQ的极低比特率图像编码算法[J]. 电子与信息学报, 2000, 22(4): 667-671.
Wang Lei, Qi Feihu, Zhao Xuechun . BWT AND FVQ BASED VERY LOW BIT RATE IMAGE CODING ALGORITHM[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2000, 22(4): 667-671.
Citation: Wang Lei, Qi Feihu, Zhao Xuechun . BWT AND FVQ BASED VERY LOW BIT RATE IMAGE CODING ALGORITHM[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2000, 22(4): 667-671.

基于BWT和FVQ的极低比特率图像编码算法

BWT AND FVQ BASED VERY LOW BIT RATE IMAGE CODING ALGORITHM

  • 摘要: 该文提出了一种基于双正交小波变换(BWT)和模糊矢量量化(FVQ)的极低比特率图像编码算法。该算法通过构造符合图像小波变换系数特征的跨频带矢量,充分利用了不同频带小波系数之间的相关性,有效地提高了图像的编码效率和重构质量。该算法采用非线性插补矢量量化(NLIVQ)的思想,从大维数矢量中提取小维数的特征矢量,并提出了一种新的模糊矢量量化方法一渐进构造模糊聚类(PCFC)算法用于特征矢量的量化,从而大大提高了矢量量化的速度和码书质量。实验结果证明,该算法在比特率为0.172bpp的条件下仍能获得PSNR>30dB的高质量重构图像。
  • Mallet S G.A theory for multiresolution signal decomposition:The wavelet representation.IEEE Trans.on PAMI,1989,PAMI-11(7):674-693.[2]Gray R M.Vector quantization.IEEE ASSP Magazine,1984,1(1):4-29.[3]Antonini M,et al.Image coding using vector quantization in the wavelet transform domain.ICASSP,Albuquerque,USA:1990,2297-2300.[4]Antonini M,et al.Image coding using wavelet transform.IEEE Trans.on IP,1992,IP-1(4):205-220.[5]Linde Y,et al.An algorithm for vector quantizer design.IEEE Trans.on COM,1980,COM-28(1):84-95.[6]Karayiannis N B,et al.Fuzzy vector quantization algorithms and their application in image compression.IEEE Trans.on IP,1995,IP-4(9):1193-1201.[7]Cohen A,et al.Biorthogonal bases of compactly supported wavelets,ATT Bell Lab,Tech.Rep.,TM11217-900529-07,1990[8]王磊,戚飞虎.基于双正交小波的快速失量量化算法.上海交通大学学报,1998,32(6):4-8.[9]Gersho A.Optimal nonlinear interpolative vector quantization.IEEE Trans.on COM,1990,COM-38(9):1285-1287.
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出版历程
  • 收稿日期:  1998-12-04
  • 修回日期:  1999-06-30
  • 刊出日期:  2000-07-19

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