基于预测差值分类熵编码的图像无损压缩方法
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基于预测差值分类熵编码的图像无损压缩方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了一种基于预测差值分类熵编码的图像无损压缩方法,方法包括:使以图像中的任意像素作为参考像素,使用预测模板得到像素预测差值,统计预测差值直方图;将像素分成预测差值直接编码像素和间接编码像素两类,统计所有间接编码像素的个数;采用熵编码方法对[‑T,T)范围内的各预测差值各分配一个码字,对[‑T,T)范围外的预测差值分配统一的码字,构建码字分配表;计算不同阈值T的图像无损压缩效果,找到最优阈值Topt;用最佳阈值Topt对应的码字分配表,对预测差值像素直接用分配码字编码,得到熵编码数据,结合参考像素、最佳阈值Topt、码字分配表和熵编码数据得到图像无损压缩编码数据流。本发明能够提升图像无损压缩性能,降低压缩图像数据量,解压缩可完全无失真恢复原始图像。
本发明公开了一种基于预测差值分类熵编码的图像无损压缩方法,方法包括:使以图像中的任意像素作为参考像素,使用预测模板得到像素预测差值,统计预测差值直方图;将像素分成预测差值直接编码像素和间接编码像素两类,统计所有间接编码像素的个数;采用熵编码方法对[‑T,T)范围内的各预测差值各分配一个码字,对[‑T,T)范围外的预测差值分配统一的码字,构建码字分配表;计算不同阈值T的图像无损压缩效果,找到最优阈值Topt;用最佳阈值Topt对应的码字分配表,对预测差值像素直接用分配码字编码,得到熵编码数据,结合参考像素、最佳阈值Topt、码字分配表和熵编码数据得到图像无损压缩编码数据流。本发明能够提升图像无损压缩性能,降低压缩图像数据量,解压缩可完全无失真恢复原始图像。
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标签:无损检测
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