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研究生:郭星宏
研究生(外文):GUO,XING-HONG
論文名稱:無失真高壓縮率靜止彩色影像壓縮系統之研究
論文名稱(外文):A high compression pate lossless scheme for still color images
指導教授:王駿發
指導教授(外文):WANG,JUN-FA
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:電機工程研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1991
畢業學年度:78
語文別:中文
論文頁數:75
中文關鍵詞:無失真高壓縮率靜止彩色影像壓縮係統
外文關鍵詞:MEMORYLESSENTROPYDATA-COMPATCIONSIDE-INFORMATIONFULL-COLOR
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假設資源為 memoryless的情況下,資訊理論的熵值(Entropy)觀念,已經被證明是無
失真資料壓縮(Data Compaction)的極限。而傳統最佳的two-pass霍夫曼碼 (HC),雖
然壓縮效能很接近熵值的理論極限;但其缺點主要有二
(1)必須預先知道資料源信號的機率分佈不切實際。
(2)必須有side information的存在,才能正確解碼。
針對一般資料源大都是 dependent,本論文提出“區域熵值理論:“信號時序經分割
後,子區塊平均的區域熵值必小於于等原區塊的整體熵值。故一“最侍”的編碼器應
該對各個信號樣本獨立編碼。欲實現此編碼方法,二維影像先被分解成一維的信號序
列後,我們並以一道M相關視窗(M-correlated Window),在one-pass的動態霍夫曼碼
(Dynamic Huffman Coding)上運作,稱之M相關動態霍夫曼編碼 (MDHC)。以標準影像
為測試樣本。如果直接壓縮影像的RGB成分,MDHC如預期地比Entropy的壓縮率還好(1
0%);而編碼經過decorrelation前處理得到的預測誤差DPCM,MDHC亦能優於Entropy者
(1.2%)。full-color影像的lossless壓縮比平均約為2:1。
RGB各8bits/pixel的full-color影像,顯然超出人眼辨別顏色的極限太多。故本論文
第二部分提出一個利用Weber's law的非線性量化方法,符合視覺特性地降低 RGB明
暗等級的數目。且根據人眼對RGB具有不同敏感程度的特性,當RGB明暗等級的數目為
32,36,26時,觀察者必須累積仔細比對輸出的color-reduced影像的經驗,才能發smo
oth區域會有一點點的色彩失真。此時color-reduced影像的lossless壓縮比平均提長
到4:1。(或許這樣的color-reduced影像可能不適合作儀器分析與強調)
根據7張標準影像實驗結果,MDHC具有以下的優點:
(1)因為 MDHC能夠one-pass處理,故不須預先知道資料源信號的機率分佈,符合實際
需要。
(2)解碼器不需要依賴side information,就能正確地資料還原。
(3)實驗結果支持相關性的考慮,MDHC確實比 HC具有更好的壓縮率(即使資料源經過
decorrelation前處理)。
本論文未來需要瑞研究與改進之處,有
(1) MDHC編碼器:如何適應性調整M相關視窗的大小,或進一步將垂直相關性加進視
窗中。
(2)Weber's Law非線性量化方法:如何以更精確的方式來表示 Weber's ratio,期
能再提升Color-reduced影像的品質。

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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