调色板编码中双向预测的索引值优化分配

调色板编码中关于索引值分配对索引图编码效率的影响研究较少.因此文中提出索引值优化分配算法,利用索引图生成过程及其预测过程的双向反馈,通过正向、反向预测反馈和联合概率最大化优化索引值分配,更容易准确预测生成的索引图,提高调色板编码的效率.实验表明,相比多级预测算法,文中算法可以提高局部方向相关性预测算法的预测准确率.

调色板编码中2-邻域联合转移概率的索引图预测

采用4-邻域模板匹配对索引图进行非局部预测是调色板编码的一种典型技术.通过实验分析发现,1个4-邻域模板存在数量众多的干扰模板,并且不能有效捕获边缘反走样区域的颜色转移特征,从而提出一种包含4个子模板的2-邻域匹配模板结构来刻画前景物体或文字边缘在其左上角、左下角、右上角和右下角的特定颜色转移模式;同时,将模板预测建模为一种可通过查表操作实现的转移概率;进而,提出一种2-邻域联合转移概率的索引图预测方法.实验表明:该算法的预测准确率为97.70%,比多级预测算法(MSP)和局部方向预测算法(LDP)分别平均提高了4.50%和2.27%,尤其适用于包含大量字符和由计算机生成的几何图元的复杂屏幕内容编码.并且,计算复杂度与LDP相当,明显低于MSP,可应用实时性需求较高的、基于调色板-索引图的屏幕内容预测编码中.

基于块分类的计算机桌面图像压缩算法

为了能进行实时有效的计算机桌面图像传输，提出了一种基于块分类的计算机桌面图像混合压缩算法，该算法根据桌面图像中文本、图形和图像各部分在色彩和纹理上的不同特性，将块分为文本／图形块、混合块和图像块3类，其中，文本／图形块采用调色板编码、Hextile编码和LZW编码相结合的压缩方式，图像块采用JPEG有损压缩，混合块则采用了两者的混合算法，实验结果表明，该算法能够准确地分割出文本／图形类和图像类信息，与其他混合编码方法相比，重建图像的峰值信噪比（PSNR）改善了1～4dB，同时，该算法压缩率较高，运算速度较快，满足实时传输的需求。

面向边缘反走样的屏幕内容索引图自适应预测

由于边缘反走样区域的相邻索引不具备等值关系,调色板编码的预测效率有限,因此文中提出基于边缘反走样决策和多方向模板的自适应预测编码方法.引进Pitteway面积加权的边缘反走样决策,设计8个4-邻域方向预测模板.利用2D线性相关模型建模待预测索引与4个参考像素之间的相关性.采用最小二乘法为每个方向模板计算一组预测权重系数,自适应地学习显示适配器的边缘反走样算法,实现索引图预测编码.实验表明,文中方法预测准确率较高,能够增强调色板编码在边缘反走样区域和复杂边缘区域的自适应预测能力.