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基于小波变换系数去冗余的图像无损压缩方法
  • ISSN号:0490-6756
  • 期刊名称:《四川大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]四川大学电子信息学院,成都610065
  • 相关基金:国家自然科学基金(61201388);高等学校博士学科点专项科研基金(20110181120009)
中文摘要:

本文对基于DPCM与整数小波相结合的算法在无损图像压缩中的应用进行了深入研究.研究表明,分块图像数据经过整数小波变换后仍存在冗余,对这些冗余的数据进行分析,可通过DPCM编码,对变换后的数据做进一步的压缩.由于5/3整数小波变换的特性,其冗余信息主要分布在水平、垂直和对角线的方向.因此,本文在大量实验数据的基础上,提出了一种按照冗余信息的分布规律,构造出预测模板,再对变换后的不同的子带系数选择相应的、开销最小的模板进行残差系数冗余信息去除的方法.实验结果表明,所提出方法的残差系数的平均码长比原始图像的平均码长减小了2.61,总压缩率比JPEG 2000压缩率平均提升了4.63%,相比原始图像直接进行DPCM编码压缩率平均提升了6.16%,同时因其算法简单,非常适合于硬件FPGA上的实现.

英文摘要:

This paper conducts an in-depth research in the applications of lossless image compression based on the combination of DPCM and integer wavelet algorithm.The former research shows that re-dundancy still exists in the residual coefficients after image-block integer wavelet transform (IWT).Un-der this phenomenon,the transformed data can be compressed further if an analysis of these redundant data is carried out before the differential pulse code modulation (DPCM)coding.The redundant infor-mation is mainly distributed in the horizontal,vertical and diagonal directions because of 5/3 integer wavelet transform’s features.As a consequence,this paper proposes an algorithm of the removal of re-sidual coefficient’s redundant information,on the basis of a large amount of experimental data.The al-gorithm includes constructing different prediction templates in accordance with redundant information’s distribution law,choosing the corresponding and least-cost template according to the transformed sub-band coefficients,removing redundant information in the residual coefficients,etc.The experimental re-sults show that the proposed algorithm decreases the average code length of the residual coefficient at an average of 2.61 compared with that of the original image.What’s more,the compression ratio increases by 4.63% and 6.16% on average,respectively compared with the JPEG 2000 and the original image di-rectly compressed by DPCM coding.Also it is very suitable for hardware implementation.

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期刊信息
  • 《四川大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:四川大学
  • 主编:刘应明
  • 地址:成都九眼桥望江路29号
  • 邮编:610064
  • 邮箱:
  • 电话:028-85410393 85412393
  • 国际标准刊号:ISSN:0490-6756
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1595/N
  • 邮发代号:62-127
  • 获奖情况:
  • 国家“双效”期刊,四川省十佳科技期刊,教育部全国高校优秀学报二等奖(1995,1999),四川省科技优秀期刊一等奖(1996,2000)
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国生物科学数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:10542