多尺度脊波字典的构造及其在图像编码中的应用

在变换域图像编码技术中,图像的稀疏表示是编码的关键。该文在分析了脊波函数的缺陷的基础上,首先提出了一种多尺度脊波字典的构造方法,并通过树形结构对原子进行组织,加快了图像稀疏分解中最匹配原子的搜索速度;然后提出了一种基于树形多尺度脊波字典的匹配追踪静态图像编码方法;最后通过对量化失真与编码速率的分析,结合稀疏分解系数的分布,提出了系数的自适应量化和编码方案。实验结果表明,多尺度脊波字典能够对图像进行有效的稀疏表示;与JPEG2000相比,新的编码算法具有更好的编码性能,尤其在低比特率条件下。

基于多原子快速匹配追踪的图像编码算法

该文提出一种多原子快速匹配追踪信号稀疏分解算法,并将其应用于静态图像编码。多原子匹配追踪通过每次迭代选取多个原子的形式,实现信号的快速稀疏分解。在此基础上,通过构造多尺度脊波字典实现图像的稀疏分解,并对稀疏分解的数据进行自适应量化和编码。实验结果表明,多原子匹配追踪获得了与匹配追踪相当的逼近性能,同时极大地提高了稀疏分解的速度。新的编码算法在低比特率情况下,获得了比JPEG2000更理想的编码性能。