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题名基于视觉灵敏度分类的IFS自适应图象编码算法
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作者
董云朝
陈贺新
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机构
上海交通大学图象通信所
吉林工业大学信息科学与工程学院计算机视觉实验室
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出处
《中国图象图形学报（A辑）》
CSCD
北大核心
2001年第8期775-779,共5页
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基金
机械工业部跨世纪优秀人才培养基金资助项目 ( 972 5 0 40 2 )
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文摘
为了提高 IFS自适应图象压缩编码方法对不同图象的适应能力 ,在按人类视觉对比灵敏度分类的基础上 ,提出了一种进行分形图象 IFS自适应压缩编码的新算法 ,同时定义了广义置信度的概念 ,并根据 MSE误差曲线的广义置信度 ,确定了基于四叉树结构的分块分形编码过程中的匹配误差门限 .这种自适应门限编码算法不仅克服了传统固定门限 IFS编码算法不能很好地适应不同复杂程度输入图象的缺点 ,而且还提高了编码的效率 .实验结果证明 ,此算法不仅可以自动地适应不同的输入图象 ,而且解码图象的视觉效果良好 .
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关键词
对比灵敏度
广义置信度
自适应门限
图象编码
图象压缩
视觉灵敏度
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Keywords
Contrast sensitivity, Generalized creditability(GC), Adaptive threshold
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分类号
TN919.81
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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