【摘 要】
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该文的研究对象是灰度(彩色)图像无失真压缩编码.对图像无失真压缩编码首先对图像进行解相关.基于分块的预测是一种有效的自适应预测方法,该文采用量化候选预测器集、基于子
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该文的研究对象是灰度(彩色)图像无失真压缩编码.对图像无失真压缩编码首先对图像进行解相关.基于分块的预测是一种有效的自适应预测方法,该文采用量化候选预测器集、基于子图像的分块预测,试验结果显示,这种基于图像分解的自适应预测器在压缩性能方面得到了改善,并且优于目前几种流行的预测器.其次,图像压缩编码使用了上下文建模.该文对上下文模型进行了研究,灰度(彩色)图像压缩编码的上下文建模主要解决参数数量过大和上下文数量过大的问题.最后,选择了一种十分简单而有效的编码器,与基于子图像分块预测、上下文模型、误差建模结合在一起,形成一套完整的图像压缩编解码算法.试验结果显示,在压缩性能方面,这套方案优于LOCO-I——JPEG_LS核心算法.
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