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1)  image compression coding
图像压缩编码
1.
Through extensive experiments,the relative between wavelet and real-time image compression coding is given.
小波编码算法是图像压缩编码算法中的一种重要方法,在进行小波变换时,小波基的选取至关重要,它直接影响到变换速度和编码效率。
2.
So image compression coding of the original image.
为了将图像数据高质量地传输,便于图像数据的检索、分析、处理和存储,设计了一个以JPEG标准的静态图像压缩编码系统;将原始图像进行图像压缩编码,同时利用DSP芯片处理速度快的特点,进行核心算法的处理满足系统实时性的要求;经过系统的多次验证,图像压缩编码系统成功地将一个31K大小的BMP格式图像转换为3K大小的JPEG格式图像,完成了10∶1的JPEG标准静态图像压缩;因此将原始图像进行图像压缩编码是解决图像数据量大小与有限存储容量和传输带宽矛盾的最合理方法。
3.
The purpose of image compression coding is to represent images with few bits, maintain the quality of recovering images according to the requirements of certain application situations.
图像压缩编码的目的就是要以尽量少的比特数表征图像,同时保持复原图像的质量,使它符合特定应用场合的要求。
2)  image compression
图像压缩编码
1.
Research on Image Compression Techniques and It s Application in the Net Dome Camera;
图像压缩编码技术及其在网络球形摄像机中应用的研究
3)  image compression and coding
图像压缩编码
4)  Image Coding
图像压缩编码
1.
Parallel Image Coding Technology and Its Application;
常见的图像压缩编码方法有:统计编码,预测编码,变换编码、矢量量化编码,神经网络编码,分形编码等。
5)  image compression/coding
图像压缩/编码
6)  image coding compression
图像编码压缩
1.
This paper analyzes the shortage of the current Canny edge detection algorithm which only uses the Gradient Module(GM) to characterize edges and proposes an improved algorithm based on Curvature-Weighted Gradient Module(CWGM),which meets the special need of edge extraction for image coding compression.
分析仅以梯度模值作为依据的Canny边缘检测算法的不足,提出一种以曲率加权梯度模值为判据的改进算法以满足基于边缘信息的图像编码压缩对边缘提取的严格要求。
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