针对图像压缩中的死区量化不能有效保留图像边缘信息的问题,提出了低频子带极大值映射量化算法。在图像经过小波变换后所形成的各级子带中,首先利用与低频子带系数呈映射关系的各级高频子带系数的均值确定低频子带中各系数的重要性。在...针对图像压缩中的死区量化不能有效保留图像边缘信息的问题,提出了低频子带极大值映射量化算法。在图像经过小波变换后所形成的各级子带中,首先利用与低频子带系数呈映射关系的各级高频子带系数的均值确定低频子带中各系数的重要性。在量化过程中,高频子带系数采用JPEG2000中的死区量化步长进行量化,低频子带系数根据自身重要性自动更新量化步长,从而有效保留图像的边缘信息。提出的算法在量化步长更新时对低频系数的选择具有自适应性的优点,与传统的JPEG2000算法相比,所提算法能够加快优化截断的嵌入式分块编码(EBCOT)阶段Tier1的编码速度。实验结果表明,所得图像证明了此算法在保留图像的边缘信息方面具有一些优势,所提算法的峰值信噪比与传统的死区量化相比有约0.2 d B的提升。展开更多
文摘针对图像压缩中的死区量化不能有效保留图像边缘信息的问题,提出了低频子带极大值映射量化算法。在图像经过小波变换后所形成的各级子带中,首先利用与低频子带系数呈映射关系的各级高频子带系数的均值确定低频子带中各系数的重要性。在量化过程中,高频子带系数采用JPEG2000中的死区量化步长进行量化,低频子带系数根据自身重要性自动更新量化步长,从而有效保留图像的边缘信息。提出的算法在量化步长更新时对低频系数的选择具有自适应性的优点,与传统的JPEG2000算法相比,所提算法能够加快优化截断的嵌入式分块编码(EBCOT)阶段Tier1的编码速度。实验结果表明,所得图像证明了此算法在保留图像的边缘信息方面具有一些优势,所提算法的峰值信噪比与传统的死区量化相比有约0.2 d B的提升。
