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【2h】

Multiresolution source coding using entropy constrained dithered scalar quantization

机译:使用熵约束抖动标量量化的多分辨率源编码

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摘要

In this paper, we build multiresolution source codes using entropy constrained dithered scalar quantizers. We demonstrate that for n-dimensional random vectors, dithering followed by uniform scalar quantization and then by entropy coding achieves performance close to the n-dimensional optimum for a multiresolution source code. Based on this result, we propose a practical code design algorithm and compare its performance with that of the set partitioning in hierarchical trees (SPIHT) algorithm on natural images.
机译:在本文中,我们使用熵约束的抖动标量量化器构建了多分辨率源代码。我们证明,对于n维随机矢量,先进行抖动处理,再进行均匀的标量量化,然后再进行熵编码,可实现接近多分辨率源代码n维最佳性能的性能。基于此结果,我们提出了一种实用的代码设计算法,并将其性能与自然图像上的分层树集划分(SPIHT)算法的性能进行了比较。

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