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Upper Bound on Redundancy Reduction in Predictive-Entropy Subband Image Coding
被引：0
作者：
卓伦·布依可维奇
机构：
[1] 南斯拉夫贝尔格莱德大学
来源：
关键词：
子带编码;
实际性能;
模拟结果;
量化器;
Redundancy;
Subband;
Upper;
Bound;
Coding;
Image;
Predictive-Entropy;
Reduction;
D O I：
暂无
中图分类号：
TN919.8 [图像通信、多媒体通信];
学科分类号：
0810 ;
081001 ;
摘要：
本文讨论了最佳熵和均方差约束无记忆型量化器静止图象子带编码系统中性能效率的理论和实际估算。利用一失真理论概念推导出了一种特殊形式的函数，从而给出了用信噪比和冗余减少量表达的性能改善。在子带数Ｍ为４，７和１６时，熵编码比特压缩率的理论上限为１．１０，１．５１和２．１０比特。曾在测试图中演示并说明了实际性能的模拟结果。
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