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Lossless image compression method using vector quantization based on minimizing mean absolute error
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PRE
AI
DOI：10.24425/bpasts.2025.154734.png)
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摘要
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本文提出了一种新型的无损图像压缩方法。在针对每个8×8像素块的预测阶段，采用了一种从字典中预选N个线性预测器之一的机制。该字典针对每幅编码图像单独确定，使用向量量化（初始时字典中包含冗余数量的向量）和一种最小化平均绝对误差的快速算法实现。在后续步骤中，预测误差采用两步方式进行编码，首先使用自适应Golomb码，然后使用自适应二进制算术编码器。本研究中，我们将所提出的方法与其他竞争性编解码器（包括基于深度学习的编解码器）进行了效率对比。所提出的方法提供了高压缩效率，且解码时间短。
Keyword:
entropy coding
lossless data compression
predictive models
vector quantization
iterative reweighted least squares
期刊
B
IF:
1.1
论文数:
56
被引数:
1.5K
机构
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