基于Wyner-Ziv结构的贝尔模板图像分布式编码方法研究

"一种基于Wyner-Ziv结构的贝尔模板图像编码方法" 本文提出了一种基于Wyner-Ziv结构的四通道贝尔模板图像分布式编解码方法。该方法在编码端对贝尔模板图像进行结构分离转换，形成四个分量图像，并分别执行离散余弦变换。根据拉格朗日代价函数的收敛性，利用Lloyd迭代算法设计了全局优化的量化器，对各分量变换系数的量化输出进行独立编码。在解码端，利用亮度分量作为边信息，联合解码重构贝尔模板图像。 Wyner-Ziv结构是一种分布式编解码方法，能够实现高效的图像编码。 Wyner-Ziv结构基于Slepian-Wolf信道编码理论，能够对图像信号进行高效的压缩。在本文中，作者们将Wyner-Ziv结构应用于贝尔模板图像编码，提出了基于Wyner-Ziv结构的贝尔模板图像分布式编解码方法。 贝尔模板图像是一种常见的图像类型，广泛应用于数字相机、机器视觉等领域。贝尔模板图像的特点是将红、绿、蓝三色分量组合成一个图像，具有较高的图像质量和较小的存储空间。但是，贝尔模板图像的编码仍然是一个挑战性的问题，特别是在高速率情况下。 本文提出的方法能够在高速率情况下提高图像质量，减少图像的失真性。实验结果表明，在高速率情况下，本文提出的方法能够取得较好的改善。因此，本文的研究结果对图像编码领域具有重要的参考价值。 Wyner-Ziv结构的优点是能够实现高效的图像编码，但其计算复杂度较高。为了解决这个问题，本文的作者们提出了基于Lloyd迭代算法的全局优化量化器，能够减少计算复杂度，提高编码效率。 本文提出了一种基于Wyner-Ziv结构的贝尔模板图像分布式编解码方法，能够在高速率情况下提高图像质量，减少图像的失真性。该方法具有重要的理论价值和实践意义，对图像编码领域具有重要的参考价值。 关键词：图像编码；贝尔模板；Wyner-Ziv（WZ）编码；边信息 中图分类号：TP751.2