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Lossless compression of color mosaic images

机译:彩色马赛克图像的无损压缩

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摘要

Lossless compression of color mosaic images poses a unique and interesting problem of spectral decorrelation of spatially interleaved R, G, B samples. We investigate reversible lossless spectral-spatial transforms that can remove statistical redundancies in both spectral and spatial domains and discover that a particular wavelet decomposition scheme, called Mallat wavelet packet transform, is ideally suited to the task of decorrelating color mosaic data. We also propose a low-complexity adaptive context-based Golomb-Rice coding technique to compress the coefficients of Mallat wavelet packet transform. The lossless compression performance of the proposed method on color mosaic images is apparently the best so far among the existing lossless image codecs.
机译:彩色马赛克图像的无损压缩提出了空间交错的R,G,B样本的光谱去相关的独特而有趣的问题。我们研究了可逆的无损频谱空间变换,该变换可以消除频谱和空间域中的统计冗余,并发现一种称为Mallat小波包变换的特定小波分解方案非常适合于将颜色镶嵌​​数据解相关的任务。我们还提出了一种低复杂度的基于上下文的自适应Golomb-Rice编码技术来压缩Mallat小波包变换的系数。迄今为止,在现有的无损图像编解码器中,所提出的方法对彩色马赛克图像的无损压缩性能显然是最好的。

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