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A VECTOR QUANTIZATION BASED APPROACH FOR CFA DATA COMPRESSION IN WIRELESS ENDOSCOPY CAPSULE

Journal of Electronics(China) 2008年第6期25卷 834-839页

作者： Li Xiaowen Li Guolin Xie Xiang Wang Zhihua Department of Electronic Engineering Tsinghua University Beijing 100084 China Institute of Microelectronics Tsinghua University Beijing 100084 China

A novel approach for near-lossless compression of Color Filtering Array (CFA) data in wireless endoscopy capsule is proposed in this paper. The compression method is based on pre-processing and vector quantization. First, the CFA raw data are low pass filtered and rearranged during pre-processing. Then, pairs of pixels are vector quantized into macros of 9 bits by applying block par-tition and index mapping in succession. These macros are entropy compressed by Joint Photographic Experts Group-Lossless Standard (JPEG-LS) finally. The complex step of codeword searching in Vector Quantization (VQ) is avoided by a predefined partition rule, which is suitable for hardware imple-mentation. By control of the pre-processor and VQ scheme, either high quality compression under un- filtered case or high ratio compression under filtered case can be realized, with the average Peak Sig-nal-to-Noise Ratio (PSNR) more than 43dB and 37dB respectively. Compared with the state-of-the-art method and the previously proposed method, our compression approach outperforms in compression performance as well as in flexibility.

关键词： Pre-processing Vector Quantization (VQ) Block partition index mapping Joint Pho-tographic Experts Group-Lossless Standard (JPEG-LS)

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