LOSSLESS AND NEAR LOSSLESS IMAGE COMPRESSION AND CODING METHODS

Shen-Chuan Tai (Inventor)

Research output: Patent

Abstract

一種無失真以及近無失真壓縮編碼方法。在無失真壓縮部分,是以DPCM為基礎及提出的無失真壓縮演算法為核心。而近無失真壓縮的部分,則是依循無失真壓縮的作法再加上適應性量化來達到目標。提出的無失真演算法是針對影像中邊的特性分成5種模式來做預測,其中包含規律模式、水平邊緣模式、垂直邊緣模式、對角邊緣模式和無邊緣模式。在近無失真之量化部分使用了3個量化步階達到較佳視覺效果。
Original languageEnglish
Patent numberI249290
Publication statusPublished - 1800

Cite this

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title = "LOSSLESS AND NEAR LOSSLESS IMAGE COMPRESSION AND CODING METHODS",
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author = "Shen-Chuan Tai",
year = "1800",
language = "English",
type = "Patent",
note = "I249290",

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TY - PAT

T1 - LOSSLESS AND NEAR LOSSLESS IMAGE COMPRESSION AND CODING METHODS

AU - Tai, Shen-Chuan

PY - 1800

Y1 - 1800

N2 - 一種無失真以及近無失真壓縮編碼方法。在無失真壓縮部分,是以DPCM為基礎及提出的無失真壓縮演算法為核心。而近無失真壓縮的部分,則是依循無失真壓縮的作法再加上適應性量化來達到目標。提出的無失真演算法是針對影像中邊的特性分成5種模式來做預測,其中包含規律模式、水平邊緣模式、垂直邊緣模式、對角邊緣模式和無邊緣模式。在近無失真之量化部分使用了3個量化步階達到較佳視覺效果。

AB - 一種無失真以及近無失真壓縮編碼方法。在無失真壓縮部分,是以DPCM為基礎及提出的無失真壓縮演算法為核心。而近無失真壓縮的部分,則是依循無失真壓縮的作法再加上適應性量化來達到目標。提出的無失真演算法是針對影像中邊的特性分成5種模式來做預測,其中包含規律模式、水平邊緣模式、垂直邊緣模式、對角邊緣模式和無邊緣模式。在近無失真之量化部分使用了3個量化步階達到較佳視覺效果。

M3 - Patent

M1 - I249290

ER -