【摘 要】
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图像压缩编码能有效地减少图像像素间的信息冗余,并同时能保证图像重构质量和较低的计算复杂度。基于变换域的图像压缩编码是目前最常用且性能最优的压缩技术之一,但基于离散
【机 构】
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重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室
【基金项目】
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重庆市研究生科研创新项目（CYS15168）, 国家自然科学基金面上项目（61572092）资助
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图像压缩编码能有效地减少图像像素间的信息冗余,并同时能保证图像重构质量和较低的计算复杂度。基于变换域的图像压缩编码是目前最常用且性能最优的压缩技术之一,但基于离散正交矩的图像压缩方法还未被深入研究。在研究JPEG的编解码流程的基础上,提出了基于离散Tchebichef矩的图像压缩算法。通过KS测试统计的方法研究变换系数的分布规律,利用软决策量化设计最优的量化表近似码率和失真度,从而提升了重构图像质量;接着对量化结果进行熵编码,最终实现了基于离散Tchebichef矩的图像压缩和重建全过程。在JPEG顺序编
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