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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

2 篇 学位论文

馆藏范围

2 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

2 篇 工学
- 2 篇 机械工程

主题

2 篇 多维矢量矩阵
2 篇 四维矢量dct变换
1 篇 熵编码
1 篇 彩色图像压缩
1 篇 多维扫描
1 篇 视频流压缩
1 篇 行程编码
1 篇 多维量化

机构

2 篇 吉林大学

作者

1 篇 邓琳琳
1 篇 沈鹏

语言

2 篇 中文

检索条件"主题词=四维矢量DCT变换"

共 2 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

基于视觉特性的彩色视频流压缩编码算法的研究

基于视觉特性的彩色视频流压缩编码算法的研究

引用

作者：邓琳琳吉林大学

学位级别：硕士

彩色图像和视频在现代生活中的应用极其广泛,也是当前信息科学研究的热点。围绕图像视频压缩编码,新的方法一直在不断的涌现,本文是一篇采用最新提出的多维矢量矩阵思想对彩色图像视频进行压缩编码的文章。本实验室的多维矢量矩阵理论... 详细信息

彩色图像和视频在现代生活中的应用极其广泛,也是当前信息科学研究的热点。围绕图像视频压缩编码,新的方法一直在不断的涌现,本文是一篇采用最新提出的多维矢量矩阵思想对彩色图像视频进行压缩编码的文章。本实验室的多维矢量矩阵理论打破了传统的思维方式,利用多维矩阵理论将图像和视频中存在的相关性更紧致的结合起来,以便提高编码效率。作为多维矢量矩阵的特例,建立了四维矢量矩阵乘法的模型,定义了四维矢量矩阵的正交变换,借助dct变换的原理成功的找到了四维矢量dct正交方阵,并且结合正交变换理论将其应用于彩色图像压缩编码和彩色视频的压缩编码中。本文主要是基于多维矢量dct视频编码后处理技术的研究,在上述理论的基础上,分析变换编码后的数据分布规律,进行差分编码,提出了三维矩阵的标量量化方式,以及两种多维数据扫描方式,最后进行行程编码及熵编码,取得了较好的压缩效果。最后以Visual C++ 6.0为工具,编程实现了基于多维矢量矩阵的视频流压缩编码算法,并给出实验结果,从实验结果可以看出本文方法的可行性及有效性。

关键词：视频流压缩多维矢量矩阵四维矢量dct变换多维量化多维扫描行程编码

来源：评论

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基于多维矢量dct正交矩阵变换及熵编码算法的研究

基于多维矢量DCT正交矩阵变换及熵编码算法的研究

引用

作者：沈鹏吉林大学

学位级别：硕士

随着数字通信和网络技术等信息产业的飞速发展,多媒体通信在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。图像信息的存储、传输变得越来越频繁,应用范围日益扩大。图像具有直观、具体、生动的特点,并包含丰富的信息而被人们作为获取信息... 详细信息

随着数字通信和网络技术等信息产业的飞速发展,多媒体通信在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。图像信息的存储、传输变得越来越频繁,应用范围日益扩大。图像具有直观、具体、生动的特点,并包含丰富的信息而被人们作为获取信息的主要手段,而彩色图像具有丰富多彩的颜色结构,更为逼真地反映了现实世界。因此,如何对包含海量信息的彩色图像进行有效的压缩编码是现今研究的主要技术之一。对于彩色静止图像,目前较普遍的研究方法是将R、G、B信号转换成Y、U、V信号后再对每个分量独立地采用相同或相近的灰度图像编码方法进行处理。实际研究表明,R、G、B各颜色分量间存在强相关性,进行Y、U、V转换后亮度及色度各分量之间的相关性有所削弱,但仍存在大量的视觉冗余。对彩色图像的R、G、B分量分别进行编码并未对彩色图像中各种冗余信息通盘考虑,从而发挥不出彩色图像内在的压缩潜力,压缩效率并不理想。众所周知,在一幅彩色图像的像素点阵中,三基色(RGB)出于同一物理模型,各分量之间不仅具有相同的纹理、边缘和灰度变化梯度,且几乎都可以反映除颜色之外的全部信息,它们之间存在很强的视觉相似性,即色空间冗余。而传统的压缩编码方法是将各分量分别进行压缩,不能去除各分量之间的这种相关性。因此我们认为,适用于彩色图像的压缩编码方法的关键应是用一个模型来表达彩色图像中的全部信息,在去除冗余的过程中充分考虑到彩色图像在结构空间上以及各分量之间所存在的冗余信息,从而使得压缩比和峰值信噪比等性能有所提高。针对传统彩色图像压缩编码过程中存在的以上问题,本文借鉴实验已有研究成果,采用彩色图像的三维矩阵模型表示方法,将彩色图像的R、G、B分量构筑在同一模型中,使得图像的空间结构关系与各分量间的关系统一起来,降低各分量内部和分量间的相关性,以便充分利用彩色图像的这些特点,从而更有效的去除各种冗余。接下来对彩色图像的三维矩阵进行分割,将其划分为8×8×3子阵,然后对分割后的子阵进行四维矢量dct正交矩阵变换,得到变换后的系数矩阵。经研究表明,图像信息的主要方面由低频分量决定,图像的细节由高频分量决定,因此根据变化后系数矩阵中数据的分布规律,采用线性非均匀标量量化方式对系数矩阵进行量化,在保证一定主观保真度的前提下去除不影响视觉效果的冗余信息。在量化后,为了更进一步地提高压缩倍数,结合量化后系数矩阵的分布特点,对其进行扫描,以期扩大连零系数的长度,为后续处理做准备。扫描后的数据连零系数较多,因此采用游程编码对扫描后的数据进行编码,获得了较好的压缩效果。最后采用Huffman编码和算术编码对得到的数据进行熵编码,实验结果表明,经过本实验算法编码后图像的压缩比和峰值信噪比均有一定程度的提高,也验证了本实验的有效性。最后本文在Windows操作系统下采用Visual C++6.0软件,对本文算法进行了编程实现,将实验所得结果与现行标准JPEG基本方法进行对比,结果优于JPEG基本方法。在一定程度上说明了本算法的有效性,同时也说明了多维矢量矩阵理论在图像压缩编码处理应用中具有一定的优势和潜力。

关键词：彩色图像压缩多维矢量矩阵四维矢量dct变换熵编码

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