基于矢量量化的嵌入式零树小波改进编码方法

合集下载

相关主题

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

较差的问题，是否能加入某种模块而将矢量量化、ＺＥＷ
联系起来，寻找出一种低比特率高信噪比的压缩算法值得研究。
本文提出一种基于矢量量化的嵌入零树小波图像
编码，其采用改进的ＳＦ生成矢量量化的码表，ＯＭ用原始图像减去矢量量化重建得到的图像，得到差值图
ＤＴ变换的不足，且在应用中易于考虑人类的视觉特Ｃ
性，小波变换已成为ＪＥ２０、ＭＰＧＰＧ００Ｅ４和ＭＰＧＥ７
像编码【Ｅｗ）０ｚ被认为是静止图像变换域迄今为止最（好的压缩算法之一。针对矢量量化方法往往存在的分块效应和ＥＷ算法在高压缩比情况恢复的图像质量Ｚ
已被广泛地用于图像和语言信号的压缩，其关键技术是码书设计。随着神经网络的发展，它为矢量量化的
计算机系统应用
ｈｔ｜ＮｃＳｒ．ｑｔ、－－ｏｇＣｐ｝．ａｌ
２１年第２wk.baidu.com卷第１期０２１
基于矢量量化的嵌入式零树小波
与男，阢沣
（辽宁工程技术大学理学院，阜新１３０）２００
摘
要：基于矢量量化的ＳＦ算法和嵌入式零树小波算法（ｚ）如今已经广泛的被使用于图像压缩领域，ＯＭＥｗ
ｗａｅｅｏｆｉｉｎＵｓｎＺＷｄｎｌｂｏｄｃｖｒｖｎｅｑａｉｆｅｏｓｒｃｅｇ．ｖｌｃｅｆｅ￣．ｉｇＥｔｃｃｉｇｗｉｅｃｎｕｉｅｔｉｏｉｇｔｕｌｙｏｃｎｔｕｔｄｉｏｌｏｍｐｈｔｒｍａｅ
均被认为是非常有效的压缩编码技术。矢量量化方法压缩比较高，但往往存在分块效应，而ＥＷ算法在高压缩Ｚ比情况下存在恢复的图像质量较差的问题，提出一种基于矢量量化的嵌入式零树小波方法，它的基本原理是引入差值图像思想，先对原图像做矢量量化，再将原图像与矢量量化的恢复图像求差值图像，差值图像经过小波分解以后会存在大量为０的小波系数，再利用ＥＷ编码，帮助提高重建图像质量。实验表明，相对于ＥＷ和ＺＺＪＥ２０ＰＧ００算法，本文算法的压缩比和编码质量均有显著提高。
关键词：图像压缩，矢量量化，Ｋｏｏｅｈｎｎ神经网络，ＥＷＺ
ＩｒｖｄＥｅｄｄＺｒｔｅａｅｔｏｉｇＢｓｄｏｅｅｔｒａｔａｉｎｍｐｏｅｍｂｄｅｅｏｒｅｖｌｄｎａｅｎｔｃｏｎｉｔＷｅＣｈＶＱｕｚｏ
ＫｅｒｓｉｇｒｓｉｎＶｅｔｒｑａｔａｉｎＫｏｎｎｎｕａｔｒ；ｙｗｏｄ：ｍａｅｉｍｐｅｓｏ；ｃｏｕｎｉｔｏ；ｈｏｅｅｒｌｗｏｋＥＺＷ；ｚｎｅ
矢量量化（ｅｔｒＱａｔａｏ，简称ＶＱ）是一Ｖｃｕｎｉｔｎｏｚｉ种利用相邻采样之间相关性的高效有损压缩方法，它
研究提供了新的途径，已经被成功的应用到矢量量化码书的设计中。在各种神经网络模型中，Ｋｈｎｎ的ｏｏｅ自组织特征映射（ＯＭ）被认为是最适合于码书设ＳＦ计的模型【】１。而随着小波变换理论的近年来的兴起，．２由于它在时域和频域同时具有局域化特性，弥补了
ＭＡＹｏｇＲＵＡＮＹａｇｎ，ｎ
（ｏｌｅｏｉｃ，ｉｎｎｅｈｉｌｎｖｒｉ，ｕｉ１３０，ｈｎ）ＣｌｇｆｃｅｅＬａｉｇｃｎｃｉｓｙＦｘｎ２００ＣｉｅＳｎｏＴａＵｅｔａ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｖｅｔｒｑａｔｚｔｏｐｒａｈｈｃｍｐｅｓｏａｉ，ｂｔｕｕｌａｏｎｆｅｔｃｏｕｎｉａｉｎａｐｏｃｉｏｒｓｉｎｒｔｏｕｓａｌｈｖｅａｄｍｉｏｅｃ．ＥＺＷｌｏｉｍｎｙａｇｒｔｈｉｈｇｏｒｓｉｎｒｔｏｃｓｓｒｃｅｓｉｇｓｏｏｒｑａｉ．ＴｈｓｐｐｒｐｏｏｅｍｐｏｅｍｂｄｄｄｚｒｔｅｉｈｃｍｐｅｓｏａｉａｅｅｏｖｒｍａｅｆｐｏｕｌｙｔｉａｅｒｐｓｓａＩｒｖｄｅｅｅｅｏｒｅｗａｅｅｏｉｇｍｅｈｓｅｎｔｅｖｃｏｕｎｉａｉｎＴｈｓｃｐｉｃｐｅｉｈｎｒｄｃｉｎｏｅｃｎｅｔａｕｖｌｔｃｄｎｔｏｄｂａｄｏｅｔｒｑａｔｚｔｏ．ｅｂａｉｒｎｉｌｓｔｅｉｔｏｕｔｆｔｏｃｐｖｌｅｈｏｈｏｆｆｒｔｅｄｆｅｅｃｍａｅｈｅｄｆｅｅｃａｕｍａｆｅｖｅｅｅｏｏｉｉｎｃｌｈｖａｇｕｅｆ０ｏｏｉｒｎｅｉｇ，ｔｉｒｎｅｖｌｅｉｇｅａｔｒｗａｌｔｄｃｍｐｓｔｏａｌａｅａｌｒｅｎｍｂｒｏｆｈ