基于哈夫曼编码的矢量量化图像压缩算法.pdfVIP

一 1 计 算 机 工 程 2010年4月 第36卷 第4期 VoL36 No．4 ComputerEngineering February 2010 · 图形图像处理 · 文章编号：1IⅢo—3428(2o10)04__02l8___02 文献标识码；A 中圈分类号tTN911．73 基于哈夫曼编码 的矢量量化 图像压缩算法 邓宏贵，郭晟伟，李志坚 (中南大学物理科学与技术学院电子信息系，长沙 410083) 摘 要：现有边缘匹配矢量量化(sMVQ)算法没有考虑码字索引分布规律。针对该问题，通过理论分析得到码字索引严重非均匀分布的规 律，基于该规律提出结合哈夫曼编码的 SMVQ 图像压缩算法。实验结果表明，与穷尽有哪些信誉好的足球投注网站算法相比，该算法在保持相同编码质量的情况 下，编码码率下降50％，与SMVQ相比，其PSNR提高0．8dB，编码码率下降30％。 关嘲 ：矢量量化；边缘匹配；哈夫曼编码；图像压缩 VQImageCompressionAlgorithmBasedonHuffmanCoding DENGHong-gui，GUOSheng-wei，LIZhi-jian (DepartmentofElectronicsandInformation，SchoolofPhysicsScienceandTechnology,CenrtalSouthUniversity,Changsha410083) [Abstract]Aimingathteproblem htatexistingSide—MatchVectorQuantization(SMVQ)algorithmsdonotconsiderhtedistributionruleof codewordindex，htispaperobtaintheruleofseriousnon．uniform distributionthroughhteoreticalanalysis．ASMVQimagecompressionalgorithm combinedwiht Huffmancodingisproposedbyusingtheur le．Experimentalresultsshow thatcomparedwithfullserachingalgorithm ，htecoding rateofthisalgorihtm decreasesby50％whilehavingequalcodingquality．ComparedwihtSMVQ，itsPNSRgetsaraiseof0．8dBwhilecodingrate decreasesby30％． [KeywordsiVectorQuantization(VQ)；side—match；Huffmancoding；imagecompression 1 概述 边缘匹配技术是利用图像块内部的连续性消除冗余。假 矢量量化(VectorQuantization，VQ)”是一种高效的有损 设当前待编码图像块为 X，其已编码的上邻块和左邻块码字 压缩技术，其优点是压缩比大且解码算法简单。该技术在图 分别为U和l，小图像块的宽度和高度分别为W和h。图像块 像压缩领域具有广泛应用前景，可能替代标量量化成为图像 X的边界矢量 曰 )、码字U和l的边缘矢量S(u，f)以及矢量 压缩的国际标准。边缘匹配(Side—Match，SM)121技术利用相邻 与码字C之间的边缘匹配失真测度