快3彩票

  • <tr id='ak7CPR'><strong id='ak7CPR'></strong><small id='ak7CPR'></small><button id='ak7CPR'></button><li id='ak7CPR'><noscript id='ak7CPR'><big id='ak7CPR'></big><dt id='ak7CPR'></dt></noscript></li></tr><ol id='ak7CPR'><option id='ak7CPR'><table id='ak7CPR'><blockquote id='ak7CPR'><tbody id='ak7CPR'></tbody></blockquote></table></option></ol><u id='ak7CPR'></u><kbd id='ak7CPR'><kbd id='ak7CPR'></kbd></kbd>
    <code id='ak7CPR'><strong id='ak7CPR'></strong></code>
    <fieldset id='ak7CPR'></fieldset>
          <span id='ak7CPR'></span>
              <ins id='ak7CPR'></ins>
              <acronym id='ak7CPR'><em id='ak7CPR'></em><td id='ak7CPR'><div id='ak7CPR'></div></td></acronym><address id='ak7CPR'><big id='ak7CPR'><big id='ak7CPR'></big><legend id='ak7CPR'></legend></big></address>
              <i id='ak7CPR'><div id='ak7CPR'><ins id='ak7CPR'></ins></div></i>
              <i id='ak7CPR'></i>
              2. <dl id='ak7CPR'></dl>
                3. <blockquote id='ak7CPR'><q id='ak7CPR'><noscript id='ak7CPR'></noscript><dt id='ak7CPR'></dt></q></blockquote><noframes id='ak7CPR'><i id='ak7CPR'></i>
                
    
                
        
                
             		
              1. 首页
                2. 
		
              2. 装备资讯
                3. 
		
              3. 热点专题
                4. 
		
              4. 人物访谈
                5. 
		
              5. 政府采购
                6. 
		
              6. 产品库
                7. 
		
              7. 求购库
                8. 
		
              8. 企业库
                9. 
        
              9. 品牌排行
                10. 
        
              10. 院校库
                11. 
		
              11. 案例·技术
                12. 
		
              12. 会展信息
                13. 

            
                
        
                
    
                
    
                
        
                
            
            
                教育装备采购▆网首页 > 知识产权 > 专利 > CN103297773B
                
            
                
                
                
                    
                
                        

                        
                        
                    
                
                
                
            
                
        
                
        
                
            
                
                
                基于JND模型的图像编码方法
                
                
                
                
                
                    
                　　摘要：本发明专利涉▓及一种基于JND模型的图像编码方法，在完〓成图像的DCT变换后，由量化、反量化重构、JND阈值估计和增强量化器四个部分【组成的模块进一步增加量化步长，去除视觉冗∴余，在保持图像视觉质量不变的情况下减少压缩码率，提高编码卐效率。该方法能根据用户对压缩码率的需要准确跟踪压缩图像的质量，提供精确的JND阈值来设计量化增强值※。此外，本发明改进的JND阈值估计方法使编码端不需要增加额外的比特开销，设计的编码器产生的码流保持与JPEG编码标准的兼容。
                
                    
                    
                  
                        
                • 专利类型发明专利
                  • 
                        
                • 申请人福州大学;
                  • 
                        
                • 发明人郑明魁;苏凯雄;杨秀芝;
                  • 
                        
                • 地址350108 福建省福州市闽侯县上街镇大学城学园路2号福州○大学新区
                  • 
                        
                • 申请号CN201310164495.7
                  • 
                        
                • 申请时间2013年05月07日
                  • 
                        
                • 申请公布号CN103297773B
                  • 
                        
                • 申请公布时间2016年05月04日
                  • 
                        
                • 分类号H04N19/61(2014.01)I;H04N19/13(2014.01)I;H04N19/91(2014.01)I;
                  •