【摘 要】
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上下文模型是一种先进的压缩思想.它将输入的图像数据并不只看成为是由一个信号源发出的信号.基于上下文分类的自适应预测熵编码（CALIC）的方法是一种压缩性能十分出色的方法,经
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上下文模型是一种先进的压缩思想.它将输入的图像数据并不只看成为是由一个信号源发出的信号.基于上下文分类的自适应预测熵编码（CALIC）的方法是一种压缩性能十分出色的方法,经常作为参考方法被多种文献所引用.它就是一个成功应用上下文分类的例子.正是基于对上述方法优点和缺陷的认识,该论文提出了基于上下文的子带编码的方法.该方法继承了CALIC优点的同时,尽量用简单的方式去处理数据.通过两种方法的比较可以看出,子带分解在计算上要比自适应预测简单得多,高通子带的上下文分类要比CALIC方法简单.因此,在压缩性能基本和CALIC持平的情况下,该方法的计算复杂度只是相当于CALIC的一半,从而使基于上下文分类的思想能够应用到遥感图像的实时无损压缩上来.
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