Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.author張生財en_US
dc.contributor.authorZHANG,SHENG-CAIen_US
dc.contributor.author趙子宏en_US
dc.contributor.author馬金溝en_US
dc.contributor.authorZHAO,ZI-HONGen_US
dc.contributor.authorMA,JIN-GOUen_US
dc.date.accessioned2014-12-12T02:06:34Z-
dc.date.available2014-12-12T02:06:34Z-
dc.date.issued1989en_US
dc.identifier.urihttp://140.113.39.130/cdrfb3/record/nctu/#NT782327007en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11536/54374-
dc.description.abstract次頻帶編碼(Subband coding)已逐漸被接受成為一種有效率的影像壓縮技術,主要原 因是它能有很高的壓縮率及很好的影像器質。再者,此方法亦可應用在階級式/ 漸進 式(hierarchial/progressive) 影像編碼中。由實驗顯示,重建影像的品質和影像的 頻域成分是相關的,而去找出每個次頻帶的重要性是較不實際的,因此,一近似而固 定的頻域分割將可減少此一問題的復雜性。 分析/ 合成(analysis/synthesis)系統可用來做影像頻域分割的工具。基於不可分離 (nonseparable)的頻域分割具有方向選擇性的優點,本文提出不可分離的頻域分割并 與可分離(separable) 的頻域分割做比較,以在階級式影像編碼及影像壓縮應用時, 有一最好的分割方法。因此,我們將考慮可分離二維和不可分離二維的分析/ 合成系 統。 視訊所需傳輸與處理的資料量很龐大,例如目前發展中的高盡質電視(HDTV),其一個 盡框(Frame) 所需處理的影像點(Pixel) 即高達2 百萬(2M)點,因此如果用來做分頻 的分析/ 合成系統需要很復雜的運算,則處理速度可能太慢,所以在分析 /合成系統 中,為了減低系統的復雜度,我們將采用低階(low order) ,且系數簡單的有限脈喳 響應濾波器(FIR filter)。 除了黑白影像的分析外,最后我們將應至彩色影像上。首先將紅綠藍(R,G,B) 的彩色 訊號轉成亮度(Luminance) 訊號Y 及色差(Chrominance) 訊號 U,V 再做處理, 由於 色差訊號U,V 具有較窄的頻寬(Bandwin) ,因此可有更高的壓縮率。所以利用不同的 頻域分割方法對Y,U,V 做各別之處理,將處理過Y,U,V 訊號轉回R,G,B 訊號, 即可得到高壓縮高品質的彩色影像了。zh_TW
dc.language.isozh_TWen_US
dc.subject次頻帶影像編碼zh_TW
dc.subject分頻方法zh_TW
dc.subject影像壓縮技術zh_TW
dc.subjectNONSEPARABLEen_US
dc.subjectFRAMEen_US
dc.subjectLOW-ORDERen_US
dc.subjectLUMINANCEen_US
dc.subjectCHROMINANCEen_US
dc.subjectBANDWITHen_US
dc.title次頻帶影像編碼的分頻方法zh_TW
dc.typeThesisen_US
dc.contributor.department電控工程研究所zh_TW
Appears in Collections:Thesis