Abstrakt. Med den snabba utvecklingen av Internet växer bildinformationen. Det kräver mycket bildlagring och överföring. För att minska lagringen och få bättre bildkvalitet studeras bildkomprimeringsalgoritm. I tidningen föreslås en ny bildkomprimeringsalgoritm som kombinerar huvudkomponentanalys (PCA) och Contourlet Transform (CT). Eftersom PCA har god bildkvalitet, men kompressionsförhållandet är lågt, och CT-komprimeringsalgoritm har högt kompressionsförhållande och bra PNSR-värde. Bilden bryts ned av PCA. Bilden data är indelad i block, och varje block används som en prov vektor, välj sedan covariansmatris av k större eigenvärden motsvarande eigenvector för att realisera bildkomprimering. Därefter komprimeras bilden igen med hjälp av CT-komprimeringsalgoritm. Jämfört med resultaten av JEPG2000 och CT-komprimeringsalgoritm visar resultaten att den föreslagna algoritmen har bättre prestanda än JEPG2000 och CT-komprimeringsalgoritm. I samma komprimeringsförhållande är PNSR-värdet för den föreslagna algoritmen ungefär 3dB högre än för JEPG2000 och 2dB högre än för CT-komprimeringsalgoritmen.
Chen Yaxiong m.fl. (2016) REF har föreslagit ett förlustfritt bildkompressionssystem som kombinerar huvudkomponentanalys och countourlet transform för att uppnå hög kompressionskvot tillsammans med bättre bildkvalitet.
Lossy Image Compression Using PCA and Contourlet Transform
{'venue': 'MATEC Web of Conferences', 'journal': 'MATEC Web of Conferences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}