图象的自适应门限取样压缩

摘要

门限取样压缩是一种常用的数据压缩方法,它对于每一变换子图都有一固定的压缩比。由于每一子图的相关程度不尽相同,因而存在压缩效率较低和重构误差较大等问题。本文提出一种全新的所谓自适应门限取样压缩法,能使重构图象与原图在最大程度上相匹配,即在给定的均方根误差前提下,能获得最大的压缩比m。