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OALib Journal期刊
ISSN: 2333-9721
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An Improvement of ignificance Coding and Context Modeling in the JPEG2000 Standard
JPEG2000中重要性编码及上下文建模的改进

Keywords: JPEG2000 standard,significance coding,context modeling,context quantization
JPEG2000标准
,重要性编码,上下文建模,上下文量化

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Abstract:

众所周知,基于上下文建模的算术编码是JPEG2000标准中的关键技术,而对于重要性编码,JPEG2000中采用的上下文模型是码块内的8邻域系数,由于其根据经验将所有上下文分成9类,且所有比特平面都使用这套固定的上下文分类方案。因此针对这种上下文分类方案的不足,对JPEG2000中重要性编码及其上下文建模方式进行了改进,即首先建立比原来的3×3更大的上下文模型;然后提出了一种基于重要上下文的扫描方式;最后基于新的扫描方式根据最小码长的准则进行上下文量化的优化,考虑到不同子扫描之间的统计差异,对不同的扫描子过程使用不同的上下文模型方案。实验结果表明,与JPEG2000的无损压缩相比,新的重要性编码算法的无损压缩结果(平均比特率)较JPEG2000提高了1.312%。

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