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[IEEE 2018年第25届国际图像处理大会(ICIP) - 雅典(2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理大会(ICIP) - 基于GPU优化遗传算法的快速调色板重排序技术

DOI：10.1109/icip.2018.8451221 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 10:03:48
摘要： 颜色重索引是提高颜色索引图像无损压缩效果的主要方法之一。索引矩阵的零阶熵减是获得高压缩比的关键。然而，获取最优重索引调色板是一个难以通过暴力搜索解决的挑战性问题。本文提出一种通过蚁群算法求解旅行商问题的新型重索引方法。实验表明，该方法在压缩增益方面优于现有最先进技术，能取得高质量结果。此外，我们利用聚类和GPU计算使该方案运行速度极快。
作者： Oliver Giudice，Dario Allegra，Filippo Stanco，Giorgio Grasso，Sebastiano Battiato
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过一种新颖的重索引方法降低索引矩阵的零阶熵，从而提升彩色索引图像的无损压缩效果——该方法将问题建模为旅行商问题并采用蚁群优化算法求解，同时结合聚类与GPU计算实现效率优化。

研究成果

所提出的方法在大多数情况下的压缩增益方面优于最先进的重索引技术，通过熵减证明了其有效性。GPU并行化和聚类显著提高了效率。未来的工作将探索将蚁群优化算法与其他算法相结合，在高分辨率图像上进行测试，并使用多样化的数据集。

研究不足

该方法在小色板（例如少于50种颜色）的情况下效果不佳，因为聚类在此情况下无效。尽管通过并行化降低了复杂度，但其仍依赖于迭代算法，在未进一步优化的情况下，对于超高分辨率图像或超过256种颜色的色板可能无法实现最佳扩展性。

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