基于矢量量化压缩的大规模体数据直接绘制

针对大规模体数据通常不适合于硬件三维纹理加速绘制的问题,使用基于区域分裂的LBG算法对大规模体数据进行矢量量化压缩,使得其压缩编码适合硬件纹理空间大小.并在图形硬件的可编程渲染器中对压缩后的三维纹理体数据进行实时地矢量解码和绘制,在解码过程中通过设定掩码纹理给出了大规模体数据的局部感兴趣区域的体绘制.实验结果表明,在不同压缩比和信噪比下,大规模体数据绘制的图像仍然具有较高的质量且维持高帧速率,绘制性能满足实时交互.

基于插值矢量量化的地形金字塔纹理压缩

矢量量化因其压缩比大,解码简单效率高成为实时绘制系统中大规模纹理压缩主要使用的方法。文献[1]介绍的基于矢量量化方法针对纹理金字塔压缩取得了很大的成功。在此基础上使用一个特征值数据本,一个残差矢量码本和索引表对金字塔纹理的各层进行压缩,在保持实时性的同时提高了压缩比。使用了改进的SOFM码本生成算法,实验表明其码本质量优于传统的码本生成算法。

一种基于分类矢量量化器的小目标红外图像压缩方法

本文提出了一种基于分类矢量量化器的小目标红外图像的压缩方法。首先利用图像子块的平均灰度与纹理能量这两个参数将图像划分为背景区域与感兴趣区域,然后分别对两类区域的子块进行码书设计,用相对较多的码字描述感兴趣区域,用相对较少的码字描述背景区域,这样既达到了较高的压缩比,同时又较好的保留了感兴趣区域的信息,并且编码计算量有大幅度的下降。文中对分类矢量量化器对于减小编码计算量的作用进行了理论分析。实验结果表明在相同码书尺寸的情况下本算法比直接矢量量化方法更好地保留了红外图像中的小目标信息,并且加快了编码速度。