外文翻譯----一種基于嵌入式零樹小波算法的魯棒圖像壓縮新方法二-資料下載頁
2025-05-12 11:46本頁面
【導讀】.We. summingoverallk:In(2),k)1(??correctwhile?B. .IfB/Sis. largerelativeto1/?,then1mms?
【正文】 在第一個錯誤出現(xiàn)前接收到的所有位來重建圖像。通過將小波系數編碼成多個獨立（交錯）的比特流，一個單一的位錯誤只截斷比特流中的一個，其余的比特流仍可以被完整地接收到。因此，被截斷的比特流 的小波系數的描繪重建為不完整的分辨率而那些其他比特流的描繪都重建為完整地編碼器分辨率。如果每個比特流的一組系數都跨越整個圖像，那么在解碼器中的逆小波變 2 換必須均勻地混合不同的分辨率，這樣產生的圖象在空間上才會擁有符合標準的質量。 四、隨機分析 為了評估這一系列魯棒壓縮算法的效率，我們假設利用一種二元對稱、無記憶并且伴隨著可能由 ? 引起的比特錯誤的信道來傳輸編碼圖像。我們希望知道 S 組比特流中每組準確地接收到的比特數。由于這個數值本身是一個隨機變量，我們使用其均值來描述不同算法的性能。由于信道的無記憶性，比特流彼此獨立地終止，但其終結點的平均值總是相同的指定值 ? 。假設圖像被壓縮為總數為 B 的比特并且將其分成 S 組，那么每個數據流中數值 B/S 個比特的接收概率 k 可以通過公式 ????????????BSkBSkkpkk)1(0)1()(??? （ 2） 準確得到。這是一個有效的 概率函數，可以通過對所有 k 值求和來驗證其有效性。在公式（ 2）中， k)1( ?? 表示前 k 個比特傳輸正確的概率，而 ? 表示第 k+1 個比特傳輸錯誤的概率。請注意，考慮到比特流中的所有位都是正確接收的可能性，提出一個單獨的基于 B/S 術語是必要的。平均值現(xiàn)在可以通過公式 ???? BSks kpkm0)( （ 3） 來計算。一般來說，正確收到的比特總數 是 smS? 。 如果 B/S 是遠遠大于 3 1/? ，則 1mms ? 。一般來說，實際所能達到的增益并沒有那么高，但是這也是十分重要的。在第五節(jié)中，我們使用公式（ 3）分析所有可能的 S值下，平均傳輸誤差對重建圖像質量的影響。
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