基于改进SMVQ的图像压缩算法
在图像编码方法中,矢量量化被认为是一种有效的低比特率图像编码方法.边匹配有限状态矢量量化利用相邻图像声之间的相关性避免了图像块边界之间大的灰度跃变.本文提出了一种改进的边匹配有限状态矢量量化,即双向低复杂度基于改进梯度的边匹配有限状态矢量量化.在双向低复杂度基于改进梯度的边匹配有限状态矢量量化中,第一次量化的状态码书尺寸由相邻图像块的梯度确定,第二次量化对第一次量化后的矢量中梯度值大于设定门限的矢量重新进行量化以提高图像质量.此外,和传统边匹配有限状态矢量量化利用上邻矢量和左邻矢量确定状态码书不同,新算法上利用上、下、左、右四个相邻矢量来确定状态码书.试验结构表明,该算法的第二层编码在峰值信噪比上有1.5dB的改善;和传统的边匹配矢量量化相比较,在比特率相同时峰值信噪比平均有1.54dB的改善.
有限状态矢量量化 变比特率编码 边匹配 图像 码字 编码器
史红刚 周利莉 陈健 杨建祖
信息工程大学信息工程学院
国内会议
苏州
中文
249-252
2005-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）