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研究生:呂忠晏
研究生(外文):Chung-Yen Lu
論文名稱:用於影像壓縮之混合式向量量化演算法
論文名稱(外文):Hybrid Vector Quantization for image compression
指導教授:溫壞岸
指導教授(外文):Kuei-Ann Wen
學位類別:碩士
校院名稱:國立交通大學
系所名稱:電子研究所
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:1993
畢業學年度:81
語文別:英文
論文頁數:63
中文關鍵詞:向量量化區塊截除編碼離散餘弦轉換分類式向量量化
外文關鍵詞:Vector quantizationBlock truncationDiscrete cosine Classified vector
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向量量化是一種關於低位元比率影像編的有效技術。然而,向量量化影像
編碼的初期研究揭示了一些難處,主要是在影像邊緣部分和高計算複雜性
o 雖然已經有些方法針對影像邊緣編碼,如區塊截斷編碼與向量量化或分
類式向量量化,但是其壓縮比還不能令人滿意。在另一方面,離散餘弦轉
換與向量量化應用於影像壓縮,是可以得到高壓縮比,但是其影像邊緣的
效果較差。我們提出一種影像壓縮演算法,利用DCT/VQ及BTC/VQ以達到高
畫質及高壓縮比。實行此演算法可得到壓縮率0.34..0.46(位元/影像點)o

Vector quantization (VQ) is a powerful technique for low bit
rate image coding. However, initial studies of image coding
with VQ have revealed difficulities, most notably edge
degradation and high computational complexity. Although there
are many algorithms developed to keep the image from edge
degradation, such as block truncation coding with VQ (BTC/VQ)
or classified vector quantization, the compression ratio could
not be satisfactory. On the other hand, discrete cosine
transform with VQ (DCT/VQ) has beeb applied to image
compression, it gains high compression ratio but the edge
degradation problem still exists. We present an image
compression algorithm that takes the advantage of the DCT/VQ
and BTC/VQ to achieve a high quality and low-bit rate
compression of images. High quality image can be achieved at
rates 0.34 .. 0.46 (bits/pixel).

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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