基于概率密度函数字典的图像DCT系数分布拟合方法

本发明公开一种基于概率密度函数字典的图像DCT系数分布拟合方法，首先利用柯西分布、拉普拉斯分布、逻辑斯谛分布、极值分布和高斯分布建立一个概率密度函数字典；其次，采用Kullback-Leibler(K-L)测度来衡量概率密度函数字典中各个单一分布拟合DCT系数的精度，从中选取两个拟合度最优的单一分布组成混合分布函数，并为这两个分布分别设置一个自适应权重；然后，采用核密度估计方法统计输入图像DCT系数的真实概率密度，并利用DCT系数在每个区间(bin)的离散采样值建立一个以自适应权重为未知数的线性超定方程组；最后，求解线性超定方程组，得到混合分布函数的自适应权重。 The invention d...

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Format Patent
LanguageChinese
Published 14.07.2023
Subjects
CALCULATING
COMPUTING
COUNTING
ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
ELECTRICITY
PHYSICS
PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
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Summary:本发明公开一种基于概率密度函数字典的图像DCT系数分布拟合方法，首先利用柯西分布、拉普拉斯分布、逻辑斯谛分布、极值分布和高斯分布建立一个概率密度函数字典；其次，采用Kullback-Leibler(K-L)测度来衡量概率密度函数字典中各个单一分布拟合DCT系数的精度，从中选取两个拟合度最优的单一分布组成混合分布函数，并为这两个分布分别设置一个自适应权重；然后，采用核密度估计方法统计输入图像DCT系数的真实概率密度，并利用DCT系数在每个区间(bin)的离散采样值建立一个以自适应权重为未知数的线性超定方程组；最后，求解线性超定方程组，得到混合分布函数的自适应权重。 The invention discloses an image DCT (Discrete Cosine Transform) coefficient distribution fitting method based on a probability density function dictionary. The method comprises the following steps: firstly, establishing the probability density function dictionary by utilizing Cauchy distribution, Laplace distribution, logistic distribution, extremum distribution and Gaussian distribution; secondly, measuring the precision of each single distribution fitting DCT coefficient in the probability density function dictionary by adopting Kullback-Leibler (K-L) measurement, selecting two single distributions with optimal fitting degrees from the precision to form a mixed distribution function, and respectively setting an adaptive weight
Bibliography:Application Number: CN201911069046