利用動態樹狀結構及區塊預測技術的動量絕對值區塊截短編碼研究

An AMBTC Coding Scheme Using the Dynamic Tree and Block Prediction Techniques

一般而言，以空間域為主的影像壓縮技術，相鄰的影像區塊間通常具有非常高的空間相似性，所以區塊預測技術便可利用來降低影像壓縮的位元率。此外，有許多以區塊為主的壓縮技術根據運用場合的不同，藉著互相結合運用以達到更好的效能。因此本篇論文提出了一個植基於區塊截短編碼的影像壓縮技術，此方法結合了原本運用在無失真向量量化索引值壓縮上的動態樹狀結構編碼法觀念及一種利用量化表技術的改良式區塊截短編碼壓縮法，不但能降低影像壓縮位元率，且有不錯的重建影像品質。 根據實驗結果顯示，我們的方法所需要的位元率非常低且重建品質相當不錯，以灰階512×512 像素的Lena 影像而言，可以達到PSNR 值接近32dB、壓縮位元率0.6 bits/pixel 左右的效果。特別的是，相較於其他方法，我們提出的方法是以更簡單的方法達到非常高的效率，計算複雜度相當的小。