【正文】 并推測的更準(zhǔn)確的誤差分布擬合以外高斯模型。我們正在進(jìn)行的調(diào)查的這一立場。我們的算法是適用于原來的無損導(dǎo)向（不使用有損圖像）。搜索上下文和使用它的預(yù)測被證明工作。這提供了一個(gè)有吸引力的在快速傳輸，一方面和確切需要的應(yīng)用選擇在其他的重建。 結(jié) 論 在本文中，我們提出的圖像無損壓縮算法。作為 maw39。它還使用了一個(gè)損耗 JEPG圖像重建圖像的無損。在我們的方法， N和 NL是最佳設(shè)置。 與其他方法相比 表 4顯示壓縮的結(jié)果。最佳 NL是 4。從這個(gè)圖，它是已知的更形象差（質(zhì)量 = 5）有助于壓縮的比例很大。女孩’）圖 9：比特率與 NL（ N = 10，圖像質(zhì)量 =5，圖像 =‘女孩‘） 表 4：比特率的結(jié)果（質(zhì)量 = 5， N = 9， NL = 4） 使用有損圖像的影響 可能會有一個(gè)疑問，有損圖像看起來相似原來的我的眼睛，但多從一個(gè)角度不同的像素值，因此很難幫助預(yù)測。后來我們使用圖像 5質(zhì)量的價(jià)值，這是足夠的為了理解圖像大致（見圖 2（ b））。 圖 8顯示了比特率和質(zhì)量值。典型的圖像，低質(zhì)量的價(jià)值，如 20提供高壓縮圖像保真度差。 N是無損的鄰居像素?cái)?shù)的質(zhì)量值對壓縮比的影響。結(jié)果如表 3所示。 上下文搜索的影響 我們使用三個(gè)測試圖像“姑娘”， “情侶”和“月亮”，這正是標(biāo)準(zhǔn)圖像數(shù)據(jù)庫 。準(zhǔn)的必要放在一起并在減壓 — 通過自適應(yīng)算術(shù)編碼器的編碼?！?djpeg”選項(xiàng)。選項(xiàng)“優(yōu)化進(jìn)行熵編碼 PA優(yōu)化 — 參數(shù)。 我們使用的工具稱為“ cjpeg”和“ djpeg’，這是獨(dú)立的產(chǎn)品 JPEG組。通過使用 和自適應(yīng)算術(shù)編碼器，即使少量的數(shù)據(jù)的編碼與高編碼率。為了這個(gè)目的，算術(shù)編碼是非常合適的。 自適應(yīng)算術(shù)編碼 該擬合曲線的概率密度函數(shù)的一般只有一個(gè)參數(shù) 2? 。 他們的圖如圖 7（ b）所示。moon’） （ b）擬合的 E 這里的方差為 2? . 這種分布是有限的右半邊 2? ，等于 N/x2? ，其中 n是樣品的數(shù)量。如果你得到的預(yù)測值和轉(zhuǎn)換數(shù) E（也有上限和下限），你可以獲得實(shí)際的像素值類似的數(shù)值線。每一組，我們得到的最大和最小的像素值和轉(zhuǎn)換分別預(yù)測誤差。然后，根據(jù)圖 6，轉(zhuǎn)換實(shí)際的像素值轉(zhuǎn)換為整數(shù)。在這轉(zhuǎn)換，我們還可以得到 8位非負(fù)整數(shù) E。轉(zhuǎn)化的一個(gè)簡單的方法是，簡單的圓形價(jià)值從整數(shù) （計(jì)算了 {e+ }）和考慮為 2的補(bǔ)碼 8比特。 轉(zhuǎn)換錯(cuò)誤 如果每個(gè)像素有 8位，預(yù)測誤差 e= 可以有真正的數(shù) 255 和 255之間（約）。最大的不同點(diǎn)非背景像素的預(yù)測是，不僅利用相鄰像素的值，但使用最接近的背景。 B， C， Z， A， B， C }（參見圖 4）。一對上下文有相似的形狀的高度。這預(yù)測有助于壓縮尺寸的減少。 ..，得到的 PEG 壓縮圖像）廣泛地。優(yōu)先顯示在圖中的后綴的數(shù)目 ,最有效的數(shù)以后討論。用預(yù)言鄰域像素圖 5所示（ PI?? PIA）的數(shù)量。否則，返回失?。ú淮嬖冢?9。39。 ?xQ and 10|)()(| 39。這是限制在已經(jīng)處理的像素的面積。我們使用基于上下文的預(yù)測的方法來處理這種上組。 表 2顯示了每個(gè)組的最后的零階熵的圖像預(yù)測結(jié)果“姑娘”?？梢钥匆娝麄?， Q值密切相關(guān)的預(yù)測誤差。從一個(gè)角度圖像壓縮編碼，分組相似的像素和他們在一起造成有效結(jié)果。我們使用更多的相鄰像素（高達(dá)十），同時(shí)使用有損圖像和預(yù)測誤差 E像素轉(zhuǎn)化為另一種形式在編碼之前。因此，熵如 Huffman編碼 [我 ]或 [ 2 ]或算術(shù)編碼的編碼方案后基于 LempelZiv編碼 [ 3 ]，減少數(shù)據(jù)大小。此圖1：當(dāng)前像素是外推預(yù)測。 順序像素的預(yù)測 NFL使用 PI的當(dāng)前像素的值 P 4。圖 1。我們利用有損數(shù)據(jù)徹底，更好的結(jié)果。在文獻(xiàn)中已經(jīng)提出，但他們中的大多數(shù)將有損圖像及其無損殘余作為獨(dú)立 的符號源。像其他 LPL（有損加上無損）的方法，我們的壓縮比是小于原來的無損方案，但有輕微的差異。它是由自適應(yīng)，和初始誤差分布僅由一個(gè)參數(shù)給出，這是具體的每個(gè)邊緣能級的統(tǒng)計(jì)分布。對于每一個(gè)像素，得出預(yù)測值和實(shí)際值的計(jì)算，和是轉(zhuǎn)換到一個(gè)非負(fù)的值之前被編碼，根據(jù)他們的分布。不僅像素已經(jīng)處理也有 損圖像的像素用于預(yù)測。另一方面，對于每個(gè)像素，沒有上下文對，我們計(jì)算了沿水平根據(jù)相鄰像素的值的差異。 首先我們搜索的像素相似（語境），根據(jù)他們的鄰居像素。在本文中，我們提出了一個(gè)有效的無損壓縮算法的灰色使用有損壓縮圖像。 引 言 今天有許多對圖像壓縮的研究，特別是對有損極低比特率壓縮。鄰居的最佳數(shù)量像素和像素使用了有損的預(yù)言。我們的主題是，將 JEPG壓縮有損形象性，然后把剩余的信息，并使用有損圖像重建原始圖像殘差信息。有損圖像很重要，因?yàn)槠渚哂休^高的壓縮比。 acC ???? (4) 3. If the C min is smaller than 12, treat it as the context of the current point. Otherwise, return failure (not found). Prediction Prediction of normal groups For each group,we predict the value of a current pixel by linear bination of its neighbors’ pixel values. The coefficients are calculated by least square error method. The neighbor pixels used for prediction are shown in figure 5 (Pi ...Pia).Number of pixels are variable (up to 10pixels), and afterwards we will choose it optimumly. The priority is shown by the suffix number in the figure. The most effective number will be discussed later. Table 2: Group . Entropy (image ‘ Girl’ ) Figure 4: Contextsearch region Figure 5: Pixels used for prediction Here, some of the lossy pixels (RI. . .amp。39。 ?? xQxQ (3) 2. Within such points, find one that minimizes ||||||ab|||| acab 39。s statistical distribution. The pixels belonging to the difference edge levels are encoded independently. Experimental results and good performance are shown. Like the other LPL(L0ssy Plus Lossless) approaches, our pression ratio is less than that of originally Lossless scheme,but the difference is slight. Of all things, however, users get the great merit That they can browse the image before the Lossless such schemes have been proposed in the literature, but most of them treat the lossy image and its Lossless residual as independent symbol source. One of the exceptions is Mem on’ s algorithm[6]. We utilize the lossy data thoroughly,and much better result is obtained. Pixel estimation Normally the image data is scanned along the scanline figure 1. current pixel is processed pixels are . Ordinal pixel estimation method predicts the NFL,value of current pixel using PI .. .P 4 . Then calculate the prediction error e= . Normally the linear bination is used for pre