圖像處理中的矢量量化技術(shù)研究.pdf

1、矢量量化技術(shù)是一種高效的數(shù)據(jù)壓縮方法，其主要內(nèi)容包括碼書設(shè)計和碼字快速搜索。由于矢量量化技術(shù)的突出優(yōu)點是壓縮比大、解碼簡單且失真較小，在解碼時只需要簡單的查表操作，因此矢量量化已經(jīng)成為圖像壓縮編碼的重要技術(shù)之一。本論文主要研究矢量量化技術(shù)理論的發(fā)展，以碼書設(shè)計算法和碼字快速搜索算法為主要研究對象，主要內(nèi)容如下:
　　 在碼書設(shè)計算法方面，詳細研究了矢量量化基于哈德瑪域的碼書生成算法，并在此基礎(chǔ)上，針對碼書設(shè)計算法初始碼書生成隨機

2、性較強和峰值信噪比不高這兩個缺點提出了一種改進算法。改進算法利用統(tǒng)計特征量的分類平均法生成初始碼書，然后提高求質(zhì)心的頻率，每當(dāng)一個訓(xùn)練矢量被分配到胞腔時，就求出相應(yīng)的胞腔的質(zhì)心來代替碼字，同時利用3個不等式來快速排除大量候選碼字，加速碼書的收斂速度。仿真實驗表明，改進算法在計算復(fù)雜度沒有明顯增加的基礎(chǔ)上，編碼效果相比原算法有明顯的改進，對圖像的恢復(fù)效果有較好的提高。另外，在研究自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)算法的基礎(chǔ)上，對獲勝神經(jīng)元權(quán)值進行調(diào)整，

3、并引入新的排除準(zhǔn)則，加快算法收斂，提高了自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能，并在此基礎(chǔ)上對圖像進行近無損壓縮編碼，相比于傳統(tǒng)的DPCM無損壓縮，壓縮率有提高。
　　 在碼字快速搜索方面，介紹和研究幾種典型的基于均值不等式的碼字快速搜索算法和基于子矢量特征值的碼字快速搜索算法，在深入分析了Chen的算法的基礎(chǔ)上，針對Chen算法的步驟進行逐步改進，論文提出了一種改進的基于子矢量特征值的碼字快速搜索算法，通過這些基于矢量特征量以及子矢量的