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Technique for lossless compression of color images based on hierarchical prediction, inversion, and context adaptive coding

机译：基于分层预测，反演和上下文自适应编码的彩色图像无损压缩技术

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Among the variety of multimedia formats, color images play a prominent role. A technique for lossless compression of color images is introduced. The technique is composed of first transforming a red, green, and blue image into luminance and chrominance domain (YCuCv). Then, the luminance channel Y is compressed with a context-based, adaptive, lossless image coding technique (CALIC). After processing the chrominance channels with a hierarchical prediction technique that was introduced earlier, Burrows-Wheeler inversion coder or JPEG 2000 is used in compression of those C-u and C-v channels. It is demonstrated that, on a wide variety of images, particularly on medical images, the technique achieves substantial compression gains over other well-known compression schemes, such as CALIC, M-CALIC, Better Portable Graphics, JPEG-LS, JPEG 2000, and the previously proposed hierarchical prediction and context-adaptive coding technique LCIC. (C) 2019 SPIE and IS&T
机译：在各种多媒体格式中，彩色图像扮演着重要角色。介绍了一种用于彩色图像的无损压缩的技术。该技术包括首先将红色，绿色和蓝色图像转换为亮度和色度域（YCuCv）。然后，使用基于上下文的自适应无损图像编码技术（CALIC）压缩亮度通道Y。在使用较早引入的分层预测技术处理色度通道后，将Burrows-Wheeler反转编码器或JPEG 2000用于压缩这些C-u和C-v通道。已经证明，在各种各样的图像上，特别是在医学图像上，该技术比其他众所周知的压缩方案（例如CALIC，M-CALIC，Better Portable Graphics，JPEG-LS，JPEG 2000，以及先前提出的分层预测和上下文自适应编码技术LCIC。 （C）2019 SPIE和IS＆T

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