文献类型：期刊文章

作　　者：吴振华[1] 沈虎峻[1,2] 公佐权[1] 冯平[1] 龚彤艳[1,3] 邓明森[1]

WU Zhen-hua;SHEN Hu-jun;GONG Zuo-quan;FENG Ping;GONG Tong-yan;DENG Ming-sen(School of Information,Guizhou University of Finance and Economics,Guiyang 550025;Guizhou Provincial Key Laboratory of Computational Nano-Material Science,Guizhou Education University,Guiyang 550018;State Key Laboratory of Computer Architecture,Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100180,China)

机构地区：[1]贵州财经大学信息学院,贵州贵阳550025 [2]贵州师范学院贵州省纳米材料模拟与计算重点实验室,贵州贵阳550018 [3]中国科学院计算研究所计算机体系结构国家重点实验室,北京100180

出　　处：《计算机工程与科学》

基　　金：贵州省科技计划项目(QKHJC[2016]1109号);商务部-贵州财经大学联合基金(2016SWBZD04)。

年　　份：2020

卷　　号：42

期　　号：2

起止页码：291-298

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2019_2020、INSPEC、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：颜色量化(CQ)是减少图像颜色数量的过程,已广泛用于图像压缩。基于八叉树的颜色量化(OCQ)因其编码效率高、内存使用低和调色板选择效果良好而被认为是最流行的CQ算法之一。然而,OCQ应用的一个严峻挑战是如何有效地管理关键的本地颜色。提出了一种基于分块的自适应八叉树颜色量化(AB-OCQ)算法,实验结果表明,与传统的OCQ算法相比,由于增加了对局部颜色的适当处理,AB-OCQ可以显著提高图像质量。在图像压缩比方面,AB-OCQ的综合性能也优于OCQ的。同时,和主流图像文件格式相比,AB-OCQ算法可以在保持压缩的前提下拥有随机访问图像像素数据的特性,该特性能让应用程序在同等内存下存储更多的图像数据,为提高应用程序的效率提供了一种方法。

关 键 词：图像压缩技术 颜色量化  八叉树 自适应分块量化  AB-OCQ  

分 类 号：TP37]