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高階導関数に着目した段階的なDCT係数予測と画像圧縮への応用

机译:集中于高阶导数的逐步DCT系数预测及其在图像压缩中的应用

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摘要

我々は,ブロック単位のDCTに基づくディジタル信号の圧縮に着目し,交流成分予測による情rn報削減,ブロックひずみの軽減,の2点を目的とした研究を行っている・我々のアプローチでは・高周波成分rnに対する予測精度を改善するため,交流成分を帯域の異なる複数のグループに分類し,それぞれのグループに対rnして異なる予測関数を適用することを考えている.本論文では,低周波成分の予測関数として二次多項式を,高rn周波成分の予測関数として入力信号に対する高階の導関数を境界条件とする高次の多項式関数を用いる新たな方rn法を提案する.また,本論文で提案する方法をJPEG標準方式に応用したところ,テスト画像の種類及び圧縮rnレートに依存することなく,従来方法に比べて圧縮画像のPSNR値及びMSSIM値が高くなることが確認できrnた.更に,MSDS値を用いた圧縮画像に含まれるブロックひずみの定量的評価により,本論文での提案方法がブrnロックひずみの軽減にも有効であることが確認できた.
机译:我们专注于基于基于块的DCT的数字信号的压缩,并且针对两点进行研究:通过AC分量预测来减少信息量以及减轻块失真。为了提高分量rn的预测精度,考虑将AC分量分类为具有不同频带的多个组,并且将不同的预测函数应用于每个组。在本文中,我们提出了一种新的rn方法,该方法使用二次多项式作为低频分量预测函数,并使用具有高阶导数的高阶多项式函数作为输入信号的边界条件作为高rn频率分量预测函数。做。此外,将本文提出的方法应用于JPEG标准方法时,可以确定无论测试图像的类型和压缩率如何,压缩图像的PSNR值和MSSIM值均高于传统方法。我做到了。此外,通过使用MSDS值定量评估压缩图像中包含的块失真,可以确认本文提出的方法在减少Brnlock失真方面也有效。

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