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【24h】

Singular value decomposition for approximate block matching inimage coding

机译:用于图像编码中近似块匹配的奇异值分解

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摘要

The minimum Euclidean distance matching of a 2-D image block can be reorganised, via singular value decomposition, into a set of computations with the block's singular vectors. The first two or three pairs of singular vectors are usually sufficient to achieve a good approximation, calculated with fewer operations than Euclidean matching. Full search motion estimation can be speeded up by at least a factor of 2, with minimal loss of accuracy
机译:可以通过奇异值分解将二维图像块的最小欧几里德距离匹配重组为一组具有该块奇异向量的计算。前两对或三对奇异矢量通常足以实现良好的逼近效果,且计算方法比欧几里得匹配少。可以将全搜索运动估计至少加快2倍,而将精度损失降至最低

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