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【24h】

画像のサブバンド符号化における空間-周波数領域の最適分割

机译:图像子带编码的最佳空频域划分

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摘要

画像のサブバンド符号化において,量子化雑音電力最小の観点で,画像に整合した適切な帯域分割を行う方式として,最適周波数分割を先に提案した.しかしながら,圧縮性能を更に改善するために帯域分割数を増加した場合,その改善量は飽和する傾向にある.そこで,本論文では,最適周波数分割によって分割されたサブバンド信号の電力分布に注目して,サブバンド信号を空間領域で分割することにより,少ない帯域分割数で効果的な圧縮性能の改善を行うことのできる空間-周波数領域の最適分割を提案する.まず,一般の自然画像を対象として,演算コスト低減を考慮しつつ,効果的に量子化雑音改善量を得るための帯域分割数を決定する.次に,一般化ガウス分布に基づいてサブバンド信号の電力分布の近似を行い,そのパラメータと信号レートから量子化雑音改善量の推定値を導出し,空間領域分割を適用するサブバンドの選択を行う.また,提案する最適分割rnを実現するフィルタバンクの構成を示す.最後に,本構成を用いて,実画像に適用したときの量子化雑音改善量及びPSNR値による符号化性能を示し,従来方式と比較することで提案手法の有効性を定量的に明らかにする.
机译:在图像的子带编码中,从最小量化噪声功率的观点出发,我们提出了最佳的频率分割作为用于执行与图像匹配的适当的频带分割的方法。然而,当增加频带划分的数量以进一步改善压缩性能时,改善的程度趋于饱和。因此,在本文中,我们着重于通过最佳频分划分的子带信号的功率分布,并在空间域中对子带信号进行划分,以在少数频带划分的情况下提高有效压缩性能。我们提出了一种最佳的空频域划分方法。首先,为一般的自然图像确定频带划分的数量,以便有效地获得量化噪声的改善量,同时考虑到计算成本的降低。接下来,基于广义的高斯分布来近似子带信号的功率分布,从参数和信号速率导出量化噪声改善量的估计值,并且选择被应用空间域划分的子带。做。我们还展示了实现建议的最佳分区rn的滤波器组的配置。最后,使用这种配置,我们通过将量化噪声改进量和PSNR值应用于实际图像来显示编码性能,并通过与常规方法进行比较定量地阐明了该方法的有效性。 。

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