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1)  embedded wavelet image coding
嵌入式小波图像编码
1.
Comparison and analysis on two kinds of object-based embedded wavelet image coding algorithms;
两种基于对象的嵌入式小波图像编码算法比较分析
2)  embedded image coding
嵌入式图像编码
1.
The Research and Development Based on Wavelet Zero-tree Embedded Image Coding Algorithm;
基于小波零树的嵌入式图像编码技术的研究与改进
2.
The Integer Wavelet Transform(IWT) has been proved particularly successful in the area of embedded image coding.
整数小波变换已在嵌入式图像编码领域取得了极大的成功,一种实现整数小波变换的方法是提升。
3.
The embedded image coding methods meet some new requirements on image coding,so they have laid the foundation for the new still image compression standard JPEG2000.
嵌入式图像编码算法能很好地满足图像编码的新要求,因此也成为了静态图像编码新标准JPEG2000的基础。
3)  embedded wavelet coding
嵌入式小波编码
1.
A novel watermark casting scheme for digital images based on embedded wavelet coding is proposed.
提出了一种基于嵌入式小波编码的水印算法,将标志图像的水印自适应地嵌入到小波分析图像的不同位平面层和不同分辨率区中,嵌入强度由被嵌系数所处的层和区决定。
4)  embedded zerotrees wavelet coding
嵌入式小波零树编码
5)  Embedded wavelet coder
嵌入式小波编码器
6)  EZW
嵌入式零树小波编码
1.
Its fundaments,EZW(Em-bedded Zero-tree Wavelet Coding)and SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees)algorithms are in troduced in details.
首先回顾了现代小波编码的发展历程,以嵌入式零树小波编码(EZW)算法和分层树中的集分割(SPIHT)编码算法为例,对其基础理论和基本思路进行了深入阐述,介绍了该领域的一些新的应用和研究成果,并分析指出了小波图像编码算法进一步改进的研究方向。
2.
This thesis introduces the application of wavelet transform in image compression,from EZW and SPIHT to JPEG2000 still image compression standard;some wavelet coding techniques are especially introduced:lifting scheme and ROI coding techniques.
嵌入式零树小波编码(Embedded Zerotree Wavelets)和多级树集合分裂算法(Set Partitioning。
补充资料:图像编码
      传输图像信息的代码形式。它在接收端可重现图像。在图像信息传输过程中,例如把卫星拍摄的空间探测图片传输到地面上来,必须保持合理的保真度和最大限度地压缩传输的数据量,这就需要对图像信息进行合理的编码。最基本的图像编码方法是脉冲码调制,简称 PCM(见调制技术)。这是一种点处理技术的数字编码方法:首先对连续的视频信号采样和量化,然后赋予每一量化值一组固定字长的比特代码,称为码字。为了避免重建图像上量化分级之间出现光亮度跳变现象(灰度轮廓效应),被传输图像的灰度等级要取64~256级,即每个像素需要6~8个二进制数位。如果一幅图像包含有1024×1024像素,灰度等级为64级,则所需总位数为6×220。彩色图像的每个像素有3个灰度值(红、绿、蓝),其总位数是黑白图像的3倍。代码比特数越大,图像传输时间就越长、存储量也越大。图像编码的一个重要指标是每个像素所用的平均位数,称为平均比特数。图像编码的任务在于:①在保证一定图像保真度的情况下尽可能地减少平均比特数。图像的最优编码就是在不丢失图像信息的条件下,平均比特数为最小的编码。②用接收的代码所恢复的图像是唯一的。为了减少代码位数,又不致产生严重的灰度轮廓效应,对通常的PCM编码量化方法可作些改进,如伪噪声量化、改良灰度量化、粗细量化等,它们都能在位数较少的情况下有效地减少一些灰度轮廓效应,但也伴随着图像的某些退化现象。还有一些其他方式的编码方法,如适合于图像的、边缘和灰级都较少的行程编码方法,用像素灰级预测值和实际值的差值进行量化的微分脉冲码调制(DPCM)的编码方法,以及属于一种最优统计编码的霍夫曼编码方法。在某些图像数据很大的情况下,也可以考虑适当地丢失一些图像信息(有些为肉眼所不能分辨的),以换取更小的平均比特数。这里涉及畸变的度量方法和图像的统计描述问题,是正在研究中的一个课题。
  

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参考词条