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题名一种基于自适应分块八叉树颜色量化的图像压缩技术
被引量:5
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作者
吴振华
沈虎峻
公佐权
冯平
龚彤艳
邓明森
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机构
贵州财经大学信息学院
贵州师范学院贵州省纳米材料模拟与计算重点实验室
中国科学院计算研究所计算机体系结构国家重点实验室
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2020年第2期291-298,共8页
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基金
贵州省科技计划项目(QKHJC[2016]1109号)
商务部-贵州财经大学联合基金(2016SWBZD04)。
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文摘
颜色量化(CQ)是减少图像颜色数量的过程,已广泛用于图像压缩。基于八叉树的颜色量化(OCQ)因其编码效率高、内存使用低和调色板选择效果良好而被认为是最流行的CQ算法之一。然而,OCQ应用的一个严峻挑战是如何有效地管理关键的本地颜色。提出了一种基于分块的自适应八叉树颜色量化(AB-OCQ)算法,实验结果表明,与传统的OCQ算法相比,由于增加了对局部颜色的适当处理,AB-OCQ可以显著提高图像质量。在图像压缩比方面,AB-OCQ的综合性能也优于OCQ的。同时,和主流图像文件格式相比,AB-OCQ算法可以在保持压缩的前提下拥有随机访问图像像素数据的特性,该特性能让应用程序在同等内存下存储更多的图像数据,为提高应用程序的效率提供了一种方法。
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关键词
图像压缩技术
颜色量化
八叉树
自适应分块量化
ab-ocq
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Keywords
image compression technique
color quantization
octree
adaptive block quantization
ab-ocq
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分类号
TP37
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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