A Differential Image Compression Method Using Quantiser Mechanism
Notice bibliographique
Résumé
Images include information about human body which is used for different purposes such as medical, security and other plans. Compression of images is used in some applications such as profiling data and transmission systems. Regard to importance of images information, lossless or lossy compression is preferred. Lossless compressions are JPEG, JPEGLS and JPEG2000 are few well-known methods for lossless compression. We will use differential pulse code modulation for image compression with Huffman encoder, which is one of the latest and provides good compression ratio, peak signal noise ratio and minimum mean square error. In real time application which needs hardware implementation, low complex algorithm accelerates compression process. In this paper, the authors use differential pulse code modulation for image compression lossless and near-lossless compression method is introduced which is efficient due to its high compression ratio and simplicity. This method consists of a new transformation method called Enhanced DPCM Transformation (EDT) which has a good energy compaction and a suitable Huffman encoding. After introducing this compression method, it is applied on different images from Corel dataset for experimental results and analysis. Also we compare it with other existing methods with respect to parameter compression ratio, peak signal noise ratio and mean square error.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».