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Higher order conditional entropy-constrained trellis-coded RVQ withapplication to pyramid image coding

机译:高阶条件熵约束网格编码RVQ应用于金字塔图像编码

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摘要

This paper introduces an extension of conditional entropy-constrained residual vector quantization (CEC-RVQ) to include quantization cell shape gain. The method is referred to as conditional entropy-constrained trellis-coded RVQ (CEC-TCRVQ). The new design is based on coding image vectors by taking into account their 2D correlation and employing a higher order entropy model with a trellis structure. We employed CEC-TCRVQ to code image subbands at low bit rate. The CEC-TCRVQ coded images do well in term of preserving low-magnitude textures present in some images
机译:本文介绍了条件熵约束残差矢量量化(CEC-RVQ)的扩展,以包括量化像元形状增益。该方法称为条件熵约束网格编码RVQ(CEC-TCRVQ)。新设计基于对图像向量的二维关联,并考虑了其二维相关性,并采用具有网格结构的高阶熵模型。我们采用CEC-TCRVQ以低比特率编码图像子带。 CEC-TCRVQ编码图像在保留某些图像中存在的低幅纹理方面表现良好

著录项

  • 作者

    Khan M.A.U.;

  • 作者单位
  • 年度 2001
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

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