【摘 要】
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以大图像块或整个图像为处理单元的图像编码算法需要大量的内存来缓存图像,且编码过程中也会消耗大量内存,这种直接分块算法往往带来方块效应,影响图像的恢复质量。提出了以
【机 构】
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中国科学院,长春光学精密机械与物理研究所,长春,130033
【出 处】
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2006年国防光学及光电子学学术研讨会暨中国兵工学会光学专业委员会成立25周年年会
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以大图像块或整个图像为处理单元的图像编码算法需要大量的内存来缓存图像,且编码过程中也会消耗大量内存,这种直接分块算法往往带来方块效应,影响图像的恢复质量。提出了以重叠块为单位的提升小波变换的方法,重叠分块可减小编码器对大块内存的需求,同时还可去除分块引入的方块效应.在变换中提出了多级并行分解方法,提高了分解效率.在对重叠块提升小波变换后的子带进行了统计分析,采用了DPCM与SPIHT相结合的方法。对直接分块、重叠分块、不分块算法进行了对比实验.结果表明,经重叠分块算法压缩的遥感图像具有较高的恢复质量。
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