基于上下文的网格拓扑压缩熵编码方法
DOI:
CSTR:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60373051, 60173022 (国家自然科学基金); the National Basic Research Program of China under Grant No.2002CB312102 (国家重点基础研究发展计划(973)); the China Research Grant of University of Macau (澳门大学研究基金)


Context-Based Entropy Encoding Method for Connectivity Compression of Meshes
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    提出了一种普遍适用于网格拓扑压缩的高效熵编码方法.不同于以往的单纯利用算术编码或Huffman编码对遍历网格生成的拓扑流进行编码压缩,对这些拓扑流的每个符号先计算其Huffman编码,然后采用基于上下文(已编码序列的倒数第2个符号作为上下文)的算术编码方法来编码其Huffman值,从而实现对网格模型拓扑信息的有效压缩.实验结果表明,熵编码方法普遍适用于各种网格拓扑压缩方法得到的拓扑流的压缩,其压缩结果普遍高于拓扑流序列的熵值——绝大多数拓扑压缩算法各自最好的压缩比.

    Abstract:

    A general efficient algorithm for entropy encoding of the connectivity information of meshes is presented in this paper. In comparison to the previous encoding methods, which use only Huffman or arithmetic coding method to encode operator series, this coding method can efficiently compress connectivity information by first calculating Huffman code for every symbol in connectivity series, followed by encoding the Huffman code through using a context-based arithmetic coding method. Experimental results indicate that this method can be applied to almost all the connectivity compression algorithms for meshes. The compression result by using this entropy encoding method is generally higher than the entropy of the series-the best compression result that most connectivity compression algorithms of mesh can obtain respectively.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

刘 迎,刘学慧,孙春娟,吴恩华.基于上下文的网格拓扑压缩熵编码方法.软件学报,2008,19(2):446-454

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2006-08-16
  • 最后修改日期:2006-11-30
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
文章二维码
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京市海淀区中关村南四街4号,邮政编码:100190
电话:010-62562563 传真:010-62562533 Email:jos@iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号