一种指数分布数据的基于块自适应量化的方法

摘要

本发明涉及一种指数分布数据的量化方法，具体地说是一种数据压缩过程中，指数分布数据的量化方法。基于块自适应的量化方法能够有效地压缩图像，并且易于实时实现。该方法可以很好的应用压缩过程中，特别对于在时域或者空域成指数分布的数据，实现了对数据实现接近无损压缩的量化。本发明对实数图像进行DCT或者FFT变换以后的数据进行量化；对复数图像进行DCT或者FFT变换以后的数据进行量化。本发明的优点是：可以有效的解决不同图像数据块之间数据动态范围大的特点，结合各数据块的特性采用不同的量化步长，从而有效地降低了量化误差；方法的复杂度不高，易于实时实现。