/ 基于二叉树和最优截断的图像压缩算法matlab代码
基于二叉树和最优截断的图像压缩算法matlab代码
基于二叉树和最优截断的图像压缩算法matlab代码
文章作者写的matlab源代码，该文章发表在DigitalSignalProcessing:Ke-KunHuang,HuiLiu,Chuan-XianRen,Yu-FengYuandZhao-RongLai.Remotesensingimagecompressionbasedonbinarytreeandoptimizedtruncation.DigitalSignalProcessing,vol.64,pp.96-106,2017.(http://dx.doi.org/10.1016/j.dsp.2017.02.008)遥感图像数据非常广泛，因此需要通过空间设备上的低复杂度算法进行压缩。
具有自适应扫描顺序（BTCA）的二叉树编码是一个的有效算法。
然而，对于大规模遥感图像，BTCA需要大量的内存，而且不能随机存取。
在本文中，我们提出了一种基于BTCA的新的编码方法。
小波图像首先划分为几个块，并由BTCA单独编码的。
根据BTCA的属性，仔细选择每个块的有效截断点，以优化速率失真的比例，从而获得更高的压缩比、更低的内存要求和随机访问性能。
由于没有任何熵编码，所提出的方法简单快速，非常适合于空间设备。
对三个遥感图像集进行实验，结果表明它可以显着提高PSNR、SSIM和VIF，以及主观视觉体验。
Theremotesensingimagedataissovastthatitrequirescompressionbylow-complexityalgorithmonspace-borneequipment.Binarytreecodingwithadaptivescanningorder(BTCA)isaneffectivealgorithmforthemission.However,forlarge-scaleremotesensingimages,BTCArequiresalotofmemory,anddoesnotproviderandomaccessproperty.Inthispaper,weproposeanewcodingmethodbasedonBTCAandoptimizetruncation.ThewaveletimageisfirstdividedintoseveralblockswhichareencodedindividuallybyBTCA.AccordingthepropertyofBTCA,weselectthevalidtruncationpointsforeachblockcarefullytooptimizetheratioofrate-distortion,sothatahighercompressionratio,lowermemoryrequirementandrandomaccesspropertyareattained.Withoutanyentropycoding,theproposedmethodissimpleandfast,whichisverysuitableforspace-borneequipment.Experimentsareconductedonthreeremotesensingimagesets,andtheresultsshowthatitcansignificantlyimprovePSNR,SSIMandVIF,aswellassubjectivevisualexperience. 本软件ID:9794374
文章作者写的matlab源代码，该文章发表在DigitalSignalProcessing:Ke-KunHuang,HuiLiu,Chuan-XianRen,Yu-FengYuandZhao-RongLai.Remotesensingimagecompressionbasedonbinarytreeandoptimizedtruncation.DigitalSignalProcessing,vol.64,pp.96-106,2017.(http://dx.doi.org/10.1016/j.dsp.2017.02.008)遥感图像数据非常广泛，因此需要通过空间设备上的低复杂度算法进行压缩。
具有自适应扫描顺序（BTCA）的二叉树编码是一个的有效算法。
然而，对于大规模遥感图像，BTCA需要大量的内存，而且不能随机存取。
在本文中，我们提出了一种基于BTCA的新的编码方法。
小波图像首先划分为几个块，并由BTCA单独编码的。
根据BTCA的属性，仔细选择每个块的有效截断点，以优化速率失真的比例，从而获得更高的压缩比、更低的内存要求和随机访问性能。
由于没有任何熵编码，所提出的方法简单快速，非常适合于空间设备。
对三个遥感图像集进行实验，结果表明它可以显着提高PSNR、SSIM和VIF，以及主观视觉体验。
Theremotesensingimagedataissovastthatitrequirescompressionbylow-complexityalgorithmonspace-borneequipment.Binarytreecodingwithadaptivescanningorder(BTCA)isaneffectivealgorithmforthemission.However,forlarge-scaleremotesensingimages,BTCArequiresalotofmemory,anddoesnotproviderandomaccessproperty.Inthispaper,weproposeanewcodingmethodbasedonBTCAandoptimizetruncation.ThewaveletimageisfirstdividedintoseveralblockswhichareencodedindividuallybyBTCA.AccordingthepropertyofBTCA,weselectthevalidtruncationpointsforeachblockcarefullytooptimizetheratioofrate-distortion,sothatahighercompressionratio,lowermemoryrequirementandrandomaccesspropertyareattained.Withoutanyentropycoding,theproposedmethodissimpleandfast,whichisverysuitableforspace-borneequipment.Experimentsareconductedonthreeremotesensingimagesets,andtheresultsshowthatitcansignificantlyimprovePSNR,SSIMandVIF,aswellassubjectivevisualexperience. 本软件ID:9794374
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