start of wilth
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可怜幽草涧边生，上有黄鹂深树鸣。
春潮带雨晚来急，野渡无人舟自横。
日志
《图像处理》中的量化
上午看了一下《图像处理》中的p87-p96，看的不是太懂，只知道个大概：
5.3.1量化和5.3.2最佳量化讲了一个结论在概率密度大的区域，量化的灰度间距要小，在概率密度小的区域量化灰度间距要大
5.4节根据图像局部区域特征进行非均匀取样和非一致量化：主要讲了2个结论纹理区域应该采样密度大，量化步长大，平坦区域应该采样密度小量化步长小。
5.3中的有约束的最佳量化器和自适应量化不是太明白，第5.5节看得简直是不知所云。看来我的数学基础还是太差。
《图像处理》的书http://www.china-pub.com/computers/common/info.asp?id=21805
另外，我现在好像做事一点计划都没有，想到哪里干到哪里，好像没有持续性！！
<<基于局部边缘和变化率检测的无损图像压缩方法>>读后感
该方法基本上继承calic的方法：同样定义了梯度分量和预测函数，也有误差模型化和误差反馈机制，同时提出一直3元算术编码，但是实验测试结果也明显高于calic和jpeg－ls但是遗憾的是它的方法讲的并不清楚，而且中间的数据怎么来的也不知道，并且没有提供测试程序下载。结论值得怀疑
【论文题名】 基于局部边缘和变化率检测的无损图像压缩方法
【英文题名】 A Lossless Image Compression Algorithm Based on Detection of Local Edge and Variance Ratio
【刊 名】 计算机科学
【英文刊名】 COMPUTER SCIENCE
【年 卷 期】 2001 Vol.28 No.12
【关 键 词】 Image,Lossless compression,Edge,Variance ratio
【摘 要】 In this paper,a new predictive coding algorithm is presented for lossless image compression. This algorithm considers both the local edge and the variance ratio of pixel value in prediction process. It further reduces the entropy of the predictive error image with error feedback technology. Simulation results show that the performance of this algorithm is better than not only the standard algorithm(LOCO_I)provided by JPEG_LS ,but also CALIC, which is the state-of-art in the literature of image compression.
<<基于时空自适应预测的无损视频压缩>>读后感
明确C++风格的类型转换的用法
如果读博出现这些状态，一定要静一静！
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