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一种基于CEMD和融合的多视点图像编码方法

孙季丰 何沛思

孙季丰, 何沛思. 一种基于CEMD和融合的多视点图像编码方法[J]. 电子与信息学报, 2011, 33(4): 1007-1011. doi: 10.3724/SP.J.1146.2010.00758
引用本文: 孙季丰, 何沛思. 一种基于CEMD和融合的多视点图像编码方法[J]. 电子与信息学报, 2011, 33(4): 1007-1011. doi: 10.3724/SP.J.1146.2010.00758
Sun Ji-Feng, He Pei-Si. A Multi-view Image Coding Scheme Based on CEMD and Fusion[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2011, 33(4): 1007-1011. doi: 10.3724/SP.J.1146.2010.00758
Citation: Sun Ji-Feng, He Pei-Si. A Multi-view Image Coding Scheme Based on CEMD and Fusion[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2011, 33(4): 1007-1011. doi: 10.3724/SP.J.1146.2010.00758

一种基于CEMD和融合的多视点图像编码方法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2010.00758
基金项目: 

广东省自然科学基金(9151064101000037)资助项目

A Multi-view Image Coding Scheme Based on CEMD and Fusion

  • 摘要: 该文提出了一种新的基于相邻视点融合的多视点图像编码方法,通过融合与拆分对非同源图像同时进行编码。编码时,原始图像经过CEMD(Complex Empirical Mode Decomposition)同步分解成2维的固有模态函数和余量图像并分别融合,再对融合图像进行基于EMD的压缩编码。解码时,将融合图像拆分,重构出原始图像。实验结果表明,该方法具有失真度小和压缩比高的优势,具有实践意义。
  • 郑有志, 覃征. 基于二维经验模态分解的医学图像融合算法[J].软件学报.2009, 20(5):1096-1105[8]张增喆. 二维经验模态分解在声纳图像压缩中的应用[D]. [博士论文], 哈尔滨工程大学, 2009.[10]Huang N E, Shen Z, Long S R, Wu M C, Shih H H, Zheng Q, Yen N C, Tung C C, and Liu H H. The Empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis[J].Proceedings of the Royal Society London. A.1998, 454:903-995[11]Nunes J C, Bouaoune Y, and Delechelle E, et al.. Image analysis by bidimensional empirical mode decomposition[J].Image and Vision Computing.2003, 21(12):1019-1026[12]Rilling G, Flandrin P, and Gonalves P. Bivariate empirical mode decomposition[J].IEEE Signal Processing Letters.2007, 14(12):936-939[13]Guizar-Sicairos M, Thurman S T, and Fienup J R. Efficient subpixel image registration algorithms[J].Optical Letter.2008, 33(2):156-158[14]葛光涛. 二维经验模态分解研究及其在图像处理中的应用. [博士论文], 哈尔滨工程大学, 2009.
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出版历程
  • 收稿日期:  2010-07-19
  • 修回日期:  2010-11-15
  • 刊出日期:  2011-04-19

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