JPEG LS图像压缩算法中,索引Q的算法具体作用是什么,为什么还会有当前Q值与前两个像素点Q值得比较?

摘要 :将基于直方图对的无损数據隐藏用于立体图像编码 作为无损数据隐藏的应用,基于无损数据隐藏 把数据隐藏和3D电视两个前沿研究结合起来.立体图像对 的立体图潒编码是将无损数据隐藏和 3D电视两个 中的一幅压缩后无损嵌入另一幅中,使得 3D电视的传输和 前沿研究结合起来将立体图像的一幅(左图)壓缩 存储容量减少一半,同时提供 3D与 2D电视兼容的可能.利 后 无损嵌入另一幅 (右图)中,使得 3D电视的传输 用左右图的相关性进行4个参数的最優搜索取得新的压缩 和存储容量减少一半,同时大大增加 了灵活性 (3D 极限.采用多循环方法的直方图对无损数据隐藏 得到较大 容量以及較好的图像质量的无损嵌入. 与2D电视兼容的可能).从 2007年开始,文献 [1—4] 对该方 向进行研究随着 3D 电视逐渐推广,基于无 关键词:立体图像编碼 ;直方图对无损数据隐藏 ;视差值 ; 损数据隐藏的立体图像编码 日益得到重视从近年 残差矩阵;残差图像 中图分类号:TP391.41 文献标志码:A 论文来看,已经接近实用化程度.立体图像的二幅图 像中一幅无损恢复另一幅(左 图)近似无损恢复,峰 StereoImageCodingBasedonHistogram-Pair

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