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Vector quantization of images using input-dependent weighted square error distortion

机译:使用与输入有关的加权平方误差失真的图像矢量量化

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摘要

The input-dependent weighted-square-error (IDWSE) distortion, which is computationally simple, is shown to offer subjectively better decoded images than the mean-square-error (MSE) distortion. In the presence of image activity, better edge representation is achieved for low-bit-rate VQ image coding without sacrificing anything. This strategy produces an optimal codebook in the IDWSE sense and is therefore preferable to the equivalent subcodebook method. A simple way to compute the image activity is proposed and shown to be quite effective. Introducing block boundary sensitivity in IDWSE distortion produces a decoded image with less blockiness and better edge representation, while the encoder computation is marginally raised.
机译:输入相关的加权平方误差(IDWSE)失真在计算上很简单,它显示出比均方误差(MSE)失真在主观上更好的解码图像。在存在图像活动的情况下,对于低比特率VQ图像编码可实现更好的边缘表示,而不会牺牲任何内容。这种策略在IDWSE的意义上产生了一个最佳码本,因此比等效的子码本方法更可取。提出了一种计算图像活动性的简单方法,该方法非常有效。在IDWSE失真中引入块边界敏感度会产生具有较少块状性和更好边缘表示的解码图像,而编码器的计算则有所提高。

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