基于稀疏编码的体数据压缩.pdfVIP

第３１卷第８期　　　 计算机应用与软件 Ｖｏｌ３１Ｎｏ．８ ２０１４年８月　　 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ Ａｕｇ．２０１４ 基于稀疏编码的体数据压缩 刘智巍　吴向阳 （杭州电子科技大学计算机学院　浙江杭州３１００１８） 摘　要　　关于稀疏编码在数据压缩方面的研究在最近几年已越来越受重视。该方法具有空间的局部性、方向性和频域的带通性， 并不依赖于输入数据的性质，因而是一种自适应的特征统计方法，应用前景十分宽广。体数据由于其数据量大，给存储和传输带来 很大的压力，而相邻或相近体素之间存在着很强的相关性，为体数据压缩提供了可能。实验结果表明稀疏编码可以成功提取体数据 的边缘特征，而且利用提取到的体数据的特征和系数分量的稀疏性，进一步结合阈值量化的规则，能够有效地实现体数据压缩，从而 重构整个体数据。该方法简单易行、速度快，效果良好。 关键词　　稀疏编码　体数据压缩 中图分类号　ＴＰ３　　　　文献标识码　Ａ　　　　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１４．０８．０５７ ＶＯＬＵＭＥＤＡＴＡＣＯＭＰＲＥＳＳＩＯＮＢＡＳＥＤＯＮＳＰＡＲＳＥＣＯＤＩＮＧ ＬｉｕＺｈｉｗｅｉ　ＷｕＸｉａｎｇｙａｎｇ （ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＨａｎｇｚｈｏｕＤｉａｎｚｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００１８，Ｚｈｅｊｉａｎｇ，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ　　Ｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｄａｔａｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｗｉｔｈｒｅｇａｒｄｔｏｓｐａｒｓｅｃｏｄｉｎｇｈａｓｂｅｅｎａｔｔａｃｈｉｎｇｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ．Ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄ ｈａｓｔｈｅｓｐａｔｉａｌｌｏｃａｌｉｔｙ，ｄｉｒｅｃｔｉｖｉｔｙａｎｄｆｒｅｑｕｅｎｃｙｄｏｍａｉｎｂａｎｄｐａｓｓ．Ｉｔｄｏｅｓｎｏｔｄｅｐｅｎｄｏｎｔｈｅｎａｔｕｒｅｏｆｔｈｅｉｎｐｕｔｄａｔａ，ｓｏｉｔｉｓａｎａｄａｐｔｉｖｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓ，ａｎｄｈａｓｖｅｒｙｂｒｏａｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｓｐｅｃｔｓ．Ｔｈｅｖｏｌｕｍｅｄａｔａ，ｂｅｃａｕｓｅｏｆｉｔｓｌａｒｇｅａｍｏｕｎｔｏｆｄａｔａ，ｈａｓａｇｒｅａｔｄｅａｌ ｏｆｐｒｅｓｓｕｒｅｔｏｔｈｅｓｔｏｒａｇｅａｎｄｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ．Ｗｈｉｌｅａｓｔｒｏｎｇｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｅｘｉｓｔｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅａｄｊａｃｅｎｔｏｒｓｉｍｉｌａｒｖｏｘｅｌ，ｔｈｉｓｐｒｏｖｉｄｅｓｔｈｅｐｏｓｓｉｂｉｌｉｔｙｆｏｒ ｔｈｅｖｏｌｕｍｅｄａｔａｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｓｐａｒｓｅｃｏｄｉｎｇｃａｎｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｅｄｇｅｆｅａｔｕｒｅｏｆｔｈｅｖｏｌｕｍｅｄａｔａ．Ａｎｄｔｏ ｕｓｅｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｄａｔａａｎｄｔｈｅｓｐａｒｓｉｔｙｏｆｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｔｏｆｕｒｔｈｅｒｃｏｍｂｉｎｅｔｈｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｑｕａｎｔｉｓａｔｉｏｎｒｕｌｅｓｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｖｏｌｕｍｅｄａｔａｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎａｎｄｔｈｕｓｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｔｈｅｅｎｔｉｒｅｖｏｌｕｍｅｄａｔａ．Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉｓｓｉｍｐｌｅ，ｆａｓｔ，ａｎｄｗｉｔｈｇｏｏｄｅｆｆｅｃｔ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　　Ｓｐａｒｓｅｃｏｄｉｎｇ　Ｖｏｌｕｍｅｄａｔａｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ 本文将稀疏编码方法引入体数据压缩中，提出了一种新的 ０　引　言 体数据压缩方法。稀疏编码依赖于数据的统计特性［７，８］，通过 定义稀疏性约束来优化学习基矢量，并且对每个局部数