Context量化相关论文
根据熵编码理论,条件熵小于信息熵,所以可以利用Context模型对数据进行有效压缩。然而在实际编码中,我们发现增加Context模型的阶......
在利用Context模型实现系统的压缩编码时,Context模型是用来估计信源概率模型的有效方法。而Context建模的研究重点则是通过Contex......
基于通用信源编码理论的高阶熵编码被广泛应用于图像、视频、生物医学信息等方面的编码系统中。为了解决高阶熵编码实现所遇到的“......
近年来,熵编码被广泛运用在图像编码算法中。根据条件熵必不超过无条件熵这一结论,可知Context模型可以有效的减少信源的信息熵,从......
Context模型广泛地使用在图像编码系统中以提高压缩性能.然而,如果没有特殊的处理,预期的压缩收益将会由于高阶context模型引入的......
为了提高图形编码系统压缩性能,可以通过使用Context模型来得到当前所要编码符号的概率。但是事实证明由于高阶Context模型很难在......
在基于Context建模的熵编码系统中,为了达到预期的压缩性能,需要通过Context量化来缓解由高阶Context模型所引入的＂Context稀释＂问题......
提出一种针对多进制信源的最优Context量化器设计方法.该方法不仅综合考虑了量化前后条件概率分布的相似性,同时又将条件位符号的......
介绍一种自适应优化Context量化算法.量化器优化目标为令训练序列描述长度最短.定义描述长度增量作为聚类相似性测度并使用混合聚......
熵编码被广泛应用于数据压缩中,Context建模可以有效的利用信源序列中符号间的相关性使信源编码码长缩短,但是过大的Context模型会......
Context建模熵编码技术被广泛应用于数据压缩中。提高Context建模熵编码效率的途径是获取编码性能较好的Context模型。借助统计计......
