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Prediction of the PSNR Quality of Decoded Images in Fractal Image Coding

机译：分形图像编码中解码图像的PSNR质量预测

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摘要

With many observations, we find that there exists a logarithmic relationship between the average collage error (ACER) and the PSNR quality of decoded images. By making use of ACER in the encoding process, the curve fitting result can help us to predict the PSNR quality of decoded images. Then, in order to reduce the computational complexity further, an accelerated version of the prediction method is proposed. Firstly, a low limit of percentage of accumulated collage error (LLPACE) is proposed to evaluate the actual percentage of accumulated collage error (APACE). If LLPACE reaches a large value, such as 90%, the corresponding APACE can be proved to be limited in a small range (90%-100%) and the APACE can be estimated approximately. Thus, the remaining range blocks can be neglected and the corresponding computations can be saved. With the approximated APACE and the logarithmic relationship, the quality of decoded images can be predicted directly. Experiments show that, for four fractal coding methods, the quality of decoded images can be predicted accurately. Furthermore, the accelerated prediction method can provide competitive performance and reduce about one-third of total computations in the encoding process. Finally, the application of the proposed method is also discussed and analyzed.
机译：通过许多观察，我们发现平均拼贴画误差（ACER）与解码图像的PSNR质量之间存在对数关系。通过在编码过程中使用ACER，曲线拟合结果可以帮助我们预测解码图像的PSNR质量。然后，为了进一步降低计算复杂度，提出了一种预测方法的加速版本。首先，提出了一个较低的累积拼贴误差百分比（LLPACE）的下限，以评估实际的累积拼贴误差百分比（APACE）。如果LLPACE达到较大的值（例如90％），则可以证明相应的APACE被限制在较小的范围内（90％-100％），并且可以近似地估计APACE。因此，可以忽略其余的范围块，并且可以节省相应的计算。利用近似的APACE和对数关系，可以直接预测解码图像的质量。实验表明，对于四种分形编码方法，可以准确地预测解码图像的质量。此外，加速预测方法可以提供有竞争力的性能，并减少编码过程中总计算量的约三分之一。最后，对该方法的应用进行了讨论和分析。

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  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2016年第2期|2159703.1-2159703.13|共13页
  • 作者

    Wang Qiang; Bi Sheng;

  • 作者单位

    Dalian Maritime Univ, Coll Informat Sci & Technol, Dalian 116026, Peoples R China;

    Dalian Maritime Univ, Coll Informat Sci & Technol, Dalian 116026, Peoples R China;

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