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Wavelet-based image coder with entropy-constrained lattice vectorquantizer (ECLVQ)

机译:带有熵约束格向量量化器(ECLVQ)的基于小波的图像编码器

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摘要

This paper presents an algorithm that jointly optimizes a latticenvector quantizer (LVQ) and an entropy coder in a subband coding at allnranges of bit rate. Estimation formulas for both entropy and distortionnof lattice quantized subband images are derived. From these estimates,nwe then develop dynamic algorithm optimizing the LVQ and entropy coderntogether for a given entropy rate. Compared to previously reportednmin-max approaches, or approaches using asymptotic distortion bounds,nthe approach reported here quickly designs a highly accurate optimalnentropy-constrained LVQ. The corresponding wavelet-based image codernalso has better coding performance compared to other subband coders thatnuse entropy-constrained LVQ, especially at low bit rates
机译:本文提出了一种算法,该算法可以在比特率的所有范围的子带编码中共同优化晶格向量量化器(LVQ)和熵编码器。推导了晶格量化子带图像的熵和畸变估计公式。根据这些估计,我们然后针对给定的熵率,开发出优化LVQ和熵代码的动态算法。与以前报道的nmin-max方法或使用渐近失真范围的方法相比,此处报道的方法可以快速设计出一个高精度,受最佳熵限制的LVQ。相较于其他使用熵限制LVQ的子带编码器,相应的基于小波的图像编码器也具有更好的编码性能,尤其是在低比特率下

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