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改进的基于快速相关矢量量化的高效信息隐藏方法被引量：1: 2012年; 为了改善信息隐藏后的图像质量,减少失真,并提高嵌入信息的容量,本文提出了一种新的改进的基于快速相关矢量量化(MFCVQ,modified fast correlation VQ)的信息隐藏方法。由于图像本身的相关性,快速相关矢量量化利用了当前索引的相邻矢量进行替代编码,计算编码时使用的相邻矢量所产生的失真与事先设定的门限做比较,当失真小于门限时可以进行替代编码,一步完成了编码和嵌入信息;当失真大于门限时不能进行替代编码,从而控制了当前索引的嵌入和最后生成图像的视觉质量。同时,增加了相邻矢量的数目,提高了嵌入信息的容量。实验结果表明改进后的算法能够显著改善图像失真,在门限为18时对不同复杂程度的图像其PSNR分别提高了0.018dB-2.125dB,并且有效地提高了嵌入容量,进而大幅度的提高了嵌入效率。改进算法的嵌入效率达到了Yang算法的1.967-4.683倍。; 邓晓曼潘志斌高风娟; 关键词：信息隐藏矢量量化图像失真

一种改进的绝对误差不等式删除算法在DM642上的实现被引量：1: 2010年; 选择TI TMS320DM642 DSP作为实现平台,对其视频驱动的编程开发接口进行了分析.然后,对于AEI算法进行了两方面的修正与改进:采用"逐帧编码"技术,将适合于静态图片的算法应用到了动态视频上;采用"逐通道编码"技术,将适合于灰度图像的算法应用到了彩色图像上.以此为基础,完成了AEI算法的DSP移植.; 谢敏乔瑞萍潘志斌李东平乔阳张柘; 关键词：矢量量化 DSP

基于VC6.0开发平台的矢量量化算法实现及优化: 2011年; 矢量量化是一种高效的有损压缩技术,但其存在编码算法实现实时性不高的问题.为了提高编码算法在PC机上的执行效率,文中从现有的成熟矢量量化有效算法(基于不等式删除准则)入手,针对PC机上intel CPU的工作特点,分析了矢量量化算法优化的特点,提出了采用MMX指令等有效的优化方法.; 姜彦民乔瑞萍潘志斌林辉; 关键词：矢量量化

码书排序对快速码字搜索算法性能影响的分析被引量：2: 2010年; 矢量量化快速码字搜索算法中,为了有效地减小搜索范围,必须对原始码书按一定的准则进行重新排序。对现存的两类快速码字搜索算法进行了总结,其中一类是码书按1维顺序关系排序,另一类是码书按2维相邻关系排序。通过实验给出了两类算法的搜索范围和编码时间,并进行了比较和分析,进而提出了在实际编码时如何更好地使用这两种排序关系的准则。; 乔阳潘志斌乔瑞萍; 关键词：矢量量化性能评价

基于Hadamard变换和自适应顺序搜索的码字快速搜索算法被引量：4: 2009年; 提出了一种Hadamard域中改进的快速码字搜索算法.在已离线按照码字第一维分量的大小进行了排序的码书中,首先找出与输入矢量第一维分量最接近的L个初始候选码字,求出对应的L个Chebyshev距离,接着按自适应的方法在这L个码字之外进行上下搜索,并用新找到的具有更小Chebyshev距离的码字来更新这L个候选码字,以便得到全体码书中L个具有最小Chebyshev距离的最终候选码字.最后用PDS算法在这L个最终候选码字中找出Euclidean距离最小的码字作为最佳匹配码字.实验表明文中算法相比本文算法在保证PSNR性能无任何下降的前提下,明显减少了算法的计算量,有效地提高了编码速度.; 乔阳潘志斌乔瑞萍李东平蔡骋; 关键词：矢量量化自适应搜索 HADAMARD变换

基于感知颜色特征、子图像分割和多重Bitmap的彩色图像检索方法被引量：1: 2011年; 在文献[1]的基础上提出改进,采用能够更准确描述感知颜色联系的HSV颜色空间代替传统的RGB颜色空间;对图像进行空间子图像划分,结合颜色特征与空间信息进行检索;通过提取图像颜色的上均值、下均值,获取多重Bitmap特征,扩展比较图像内容差异时所利用的信息范围.实验结果表明,提出的算法比文献[1]算法的检索性能有明显的改进.; 邹彬潘志斌乔瑞萍禹贵辉姜彦民; 关键词：图像检索

基于Voronoi图的自适应快速码字搜索算法: 2011年; PVDS算法因搜索固定数量的纹波导致搜索范围过大,编码效率较低。针对该问题,提出一种基于Voronoi图的自适应纹波搜索算法APVDS。通过实验确定一组合理的阈值,每搜索一个纹波就根据阈值判断是否达到搜索停止条件,由此减少所需搜索的纹波数。仿真实验结果表明,自适应搜索到2个纹波后,APVDS与PVDS算法的编码质量基本相同,但平均搜索范围明显缩小,平均编码时间也相应减少。; 乔阳高风娟姜彦民潘志斌乔瑞萍; 关键词：矢量量化自适应搜索主成分分析

改进的SOC图像索引压缩算法: 2011年; 提出了一种图像矢量量化的无损索引编码算法.该算法通过利用索引域中的相关性,对矢量量化器输出的索引图进行有效的编码,并且不引入额外的编码失真.该算法是在经典算法SOC(Search-Order Coding)基础上的改进,实验结果表明,与经典SOC算法相比,文中算法实现了更好的压缩性能,且在码书越大的情况下,性能提升越为明显.; 张冰清潘志斌高风娟; 关键词：矢量量化索引压缩图像压缩 SOC

一种改进的AEI算法中初始匹配码字的快速查找方法被引量：1: 2009年; 矢量量化(VQ)是一种高效的有损压缩技术。快速码字搜索算法是矢量量化的核心问题之一,其性能决定了编码时间。快速码字搜索算法中,绝对误差不等式删除算法(AEI)是一种典型的3步算法,其第1步查找输入矢量的初始匹配码字的方法采用了Minimax法,是整个AEI算法中计算量最大的步骤,严重影响了算法的效率。针对这个问题,提出了一种新的查找初始匹配码字的方法——PartialMinimax法。该方法在保证所找到的初始匹配码字与原始AEI算法相同并且重建图像的PSNR(峰值信噪比)值不变的前提下,可显著减小这一步骤的计算量和查找时间,从而有效地提高了算法的总体编码速度。; 李东平潘志斌乔瑞萍乔阳蔡骋; 关键词：矢量量化快速搜索

自适应子矢量划分的快速码字搜索算法: 2012年; 矢量量化编码过程中需要进行大量的矢量间距离计算,这个过程的计算复杂度极高,严重限制了其实际使用。为了加速矢量量化的编码过程,已经提出了各种基于1维特征量的码字搜索算法来减小码字搜索的范围。本文在基于不等式的快速搜索算法基础上,通过使用更有效的基于特征量的搜索算法,并引入自适应子矢量划分的方法,将额外增加的存储空间从N(N-1)/2降低到了13N,码字搜索范围减小了33.88%～50.94%,编码时间减少了10.82%～27.16%。; 吴鑫鹏潘志斌李达; 关键词：矢量量化自适应

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