《数据图像压缩编码》求取 ⇩

目录1

1 数字图像和图像压缩概述1

2 信息论基础9

2.1 信源模型和熵9

2.2 变长编码16

2.3 熵估值和无损压缩26

2.4 率失真理论和有损压缩32

3 关于无损与有损图像编码34

3.1 引言34

3.2 位面编码35

3.3 无损预测编码39

3.4 有损加无损残留编码43

3.5 有损预测编码44

3.6 变换编码51

3.7 块截短编码57

3.8 矢量量化60

3.9 子带编码63

3.10 分层编码66

3.11 关于有损压缩技术的选择72

4 递归块编码——算法引出的理论79

4.1 前言79

4.2 建模79

4.3 自回归模型80

4.4 非因果模型84

4.5 二源分解86

4.6 一维RBC算法89

4.7 一阶AR模型的边界响应92

4.8 二维最小方差模型100

4.9 二维非因果图像模型实例101

4.10 通过变换方法的二维边界响应104

4.11 二维RBC算法105

4.12 近似的边界响应107

4.13 RBC的优点122

5 变换编码的比特分配和量化124

5.1 引言124

5.2 变换与量化器的选择125

5.3 比特分配128

5.4 整数比特分配136

5.5 零级量化器139

5.6 比特分配的RD函数选择141

5.7 RBC率失真分析144

5.8 DCT与RBC综合设计157

5.9 彩色编码165

6 区域编码167

6.1 引言167

6.2 原始图像168

6.3 仿真设施173

6.4 图像质量估测175

6.5 一维编码效果182

6.6 二维编码结果199

6.7 混合编码216

6.8 结论234

7 活动图像自适应编码236

7.1 引言236

7.2 自适应DCT237

7.3 自适应RBC250

7.4 编码结果259

7.5 结论270

8 基于四叉树分割的自适应编码275

8.1 引言275

8.2 自适应分割275

8.3 四叉树方法276

8.4 分割的编码282

8.5 重建288

8.6 残留编码296

8.7 结论308

9 四叉树残留的矢量量化（QVQ）312

9.1 引言312

9.2 矢量量化312

9.3 差值和内插VQ321

9.4 四叉树残留的VQ322

9.5 编码结果325

9.6 结论327

10.1 引言330

10.2 新成果330

10 总结330

10.3 编码建议332

10.4 今后的工作334

附录A 常微分、偏微分和差分方程337

A.1 引言337

A.2 二阶常微分方程337

A.3 二阶常差分方程338

A.4 二阶偏微分方程340

A.5 二阶偏差分方程342

附录B 离散正弦变换特性345

B.1 引言345

B.3　指数序列346

B.2 DST计算技术346

B.4　常数序列347

B.5 线性序列347

B.6 曲序列348

B.7　正弦序列349

附录C　变换域方差分布350

C.1 引言350

C.2　一维RBC350

C.3 一维DCT353

附录D　基于活动类自适应编码的编码参数355

D.1 引言355

D.2 自适应DCT编码参数355

D.3 自适应RBC编码参数366

参考文献375