LMS算法自适应线性预测,通过一个二阶自回归过程来研究实时数据集平均对Lsm算法影响
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为了提高图像编码预测器的预测性能,提出了一种低复杂度,高效的自适应预测方法。采用LMS(Least Mean Square)自适应滤波技术进行预测,并对预测值进行减邻域均值的改进,有效克服了图像的非零均值和非平稳性特征,满足LMS算法的要求,使预测性能得以提高 。通过对不同图像的仿真结果表明,该方法的预测差值图像的熵比GAP算法和MED算法的差值图像的熵要小0.1 bit/piexl左右,均方误差(MSE)也要小于后两者的均方误差。
2021-11-05 00:51:23 831KB 图像压缩 二维LMS算法 预测编码
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