基于二进制蚁群优化的彩色图像通用位图块截断编码

摘要

对于彩色图像的压缩，通常会生成一个通用位图来替换来自R、G和B通道的块截断编码（BTC）的三个单独位图。然而，一些传统方案生成的普通位图并不是最好的，因为它们没有考虑整个彩色图像的最小失真。在本文中，我们使用二进制蚁群优化（BACO）提出了一种用于BTC的近优化通用位图方案，生成了一个BACO-BTC方案。首先，通过BTC算法对彩色图像进行压缩，以获得三个单独的位图，以及R、G和B通道的三对量化值。其次，基于BACO的思想，生成一个近似优化的通用位图，使整个彩色图像的失真最小化。最后，根据普通位图，通过相应的量化值很容易地重建彩色图像。实验结果表明，与参考方案相比，该方案的重建图像具有更好的视觉质量和更少的计算复杂度。

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