A Customized Framework to Recompress Massive Internet Images

2012 
最近,由于巨大的因特网图象,设备存储能力和传播带宽要求正在面对重担。通常,花费改进用户经验并且节省像一样可能,很多因特网应用程序总是集中于怎么完成适当图象压缩。在这份报纸,我们建议一个新奇框架高效地根据许多应用设定图象压缩。首先,我们评估输入图象的压缩水平并且预言离我们的系统用的最后的输出很靠近的起始的压缩水平一优先从巨大的图象学习了。然后,我们反复地重新压缩输入图象到不同层次和措施由基于块的编码质量的输入图象和新结果的感性的类似方法。根据优秀评价方法的输出,我们能更新目标压缩水平,或换到主观评估,或在我们的系统管道控制返回最后的压缩结果。我们基于不同应用程序组织主观评估并且获得相应评价报告。基于评价报告,最后,我们为设定图象压缩建立了一系列适当参数。而且,我们的新框架成功地被用于许多商业应用程序例如门户网站,电子商务,联机游戏等等。
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