基于sofm和lvq神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的矢量量化圖像壓縮畢業(yè)論文

1、<p>　　基于SOFM和LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的矢量量化圖像壓縮</p><p><b>　　摘 要</b></p><p>　　矢量量化作為一種高效的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)，已被廣泛應(yīng)用于圖像壓縮領(lǐng)域。本文在系統(tǒng)介紹矢量量化數(shù)據(jù)壓縮理論的基礎(chǔ)上，著重探討了矢量量化的關(guān)鍵技術(shù)——碼書(shū)設(shè)計(jì)算法：</p><p>　　回顧了經(jīng)典的矢量量化碼書(shū)設(shè)計(jì)算法—

2、—LBG算法，研究了基于競(jìng)爭(zhēng)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SOFM和LVQ的矢量量化碼書(shū)設(shè)計(jì)算法；</p><p>　　通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，采取將圖像分塊構(gòu)建矢量的思想，研究了在改變碼字大小等參數(shù)的情況下，這三種算法的訓(xùn)練過(guò)程和算法性能；</p><p>　　根據(jù)LBG算法的特性，提出一種聯(lián)合SOFM和LBG算法的碼書(shū)設(shè)計(jì)改進(jìn)方法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了改進(jìn)算法的有效性。</p><p>　　大量

3、的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，LBG和LVQ算法對(duì)初始碼書(shū)依賴(lài)性大，SOFM算法訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)。對(duì)于給定的碼字大小，碼書(shū)越大，壓縮比越低，但重建圖像質(zhì)量越好；碼書(shū)相同時(shí)碼字較小的編碼性能較優(yōu)。</p><p>　　關(guān)鍵詞：碼書(shū)設(shè)計(jì)；LBG算法；SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；改進(jìn)算法</p><p>　　The Vector Quantization in Image Compression Based

4、 on SOFM and LVQ</p><p>　　Abstract As an efficient data compression technique, vector quantization(VQ) has been widely applied to image compression. This paper presents a systematic introduction to the theo

5、ry of VQ data compression, focusing on the key technology of VQ——codebook design algorithm:</p><p>　　The classical algorithm of VQ codebook design—LBG algorithm is reviewed. The VQ codebook design algorithm

6、based on the competed artificial neural network—SOFM neural network and LVQ neural network are studied.</p><p>　　The training process and performance of these three codebook design algorithms are studied thr

7、ough simulation experiments. During the experiments, image blocking is adopted in the construction of the vectors.</p><p>　　An improved method for codebook design based on the combination of SOFM and LBG is

8、put forward according to the characteristics of LBG algorithm and its validity is validated by the experiment. </p><p>　　The experimental results indicate that the LBG algorithm and LVQ algorithm are sensit

9、ive dependence to initial codebook; SOFM algorithm takes a long training time. For a given size of codeword, a larger codebook will result in a lower compression ratio but a better quality of reconstructed image. When us

10、ing the same codebook, the coding efficiency of less codeword performs better.</p><p>　　Key words: Codebook design; LBG algorithm; SOFM neural network; </p><p>　　LVQ neural network; Improved met

11、hod</p><p><b>　　目 錄</b></p><p>　　第1章 前 言1</p><p>　　1.1 圖像壓縮的目的和意義1</p><p>　　1.2 各種圖像壓縮方法介紹2</p><p>　　1.3 矢量量化技術(shù)的研究現(xiàn)狀3</p><

12、p>　　1.4 本文的研究目標(biāo)和主要內(nèi)容4</p><p>　　第2章 矢量量化基礎(chǔ)知識(shí)6</p><p>　　2.1 矢量量化的基本原理6</p><p>　　2.1.1 矢量量化的理論基礎(chǔ)6</p><p>　　2.1.2 矢量量化的定義8</p><p>　　2.1.3 矢量量化的特點(diǎn)

13、9</p><p>　　2.2 矢量量化的相關(guān)概念10</p><p>　　2.2.1 矢量量化器的編碼速率和比特率10</p><p>　　2.2.2 失真測(cè)度11</p><p>　　2.2.3 復(fù)雜度12</p><p>　　2.3 矢量量化關(guān)鍵技術(shù)12</p><p&g

14、t;　　2.3.1 矢量量化碼書(shū)設(shè)計(jì)技術(shù)12</p><p>　　2.3.2 矢量量化碼字搜索技術(shù)13</p><p>　　2.3.3 矢量量化碼字索引分配技術(shù)14</p><p>　　2.4 矢量量化和圖像壓縮14</p><p>　　2.4.1 基于矢量量化的圖像壓縮技術(shù)14</p><p>　　

15、2.4.2 重建圖像的評(píng)價(jià)15</p><p>　　第3章 基于LBG算法的矢量量化圖像壓縮17</p><p>　　3.1 LBG算法的理論基礎(chǔ)17</p><p>　　3.2 LBG算法18</p><p>　　3.3 LBG算法的優(yōu)缺點(diǎn)19</p><p>　　3.4 初始碼書(shū)的生成20&

16、lt;/p><p>　　3.5 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析21</p><p>　　3.5.1 LBG算法的流程圖21</p><p>　　3.5.2 LBG算法的結(jié)果分析22</p><p>　　3.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)論26</p><p>　　第4章 基于SOFM網(wǎng)絡(luò)的矢量量化圖像壓縮27</p>

17、<p>　　4.1 SOFM網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)27</p><p>　　4.1.1 SOFM網(wǎng)絡(luò)的基本思想27</p><p>　　4.1.2 基本SOFM算法29</p><p>　　4.1.3 SOFM網(wǎng)絡(luò)鄰域函數(shù)和學(xué)習(xí)率函數(shù)的選擇31</p><p>　　4.2 SOFM算法的優(yōu)缺點(diǎn)32</p>

18、<p>　　4.3 SOFM算法的改進(jìn)32</p><p>　　4.4 基于SOFM的矢量量化33</p><p>　　4.5 仿真實(shí)驗(yàn)與效果分析34</p><p>　　4.5.1 SOFM矢量量化圖像壓縮的流程圖34</p><p>　　4.5.2 SOFM矢量量化圖像壓縮的效果分析34</p>

19、<p>　　4.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)論39</p><p>　　第5章 基于LVQ網(wǎng)絡(luò)的矢量量化圖像壓縮40</p><p>　　5.1 LVQ網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)40</p><p>　　5.1.1 LVQ網(wǎng)絡(luò)的基本思想與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)40</p><p>　　5.1.2 基本LVQ算法41</p><p&

20、gt;　　5.2 LVQ算法的優(yōu)缺點(diǎn)44</p><p>　　5.3 LVQ算法的改進(jìn)45</p><p>　　5.4 基于LVQ的矢量量化45</p><p>　　5.5 仿真試驗(yàn)與效果分析45</p><p>　　5.5.1 LVQ矢量量化圖像壓縮流程圖45</p><p>　　5.5.2 L

21、VQ矢量量化圖像壓縮的結(jié)果分析46</p><p>　　5.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)論48</p><p>　　第6章 聯(lián)合SOFM與LBG的改進(jìn)算法50</p><p>　　6.1 改進(jìn)算法的提出50</p><p>　　6.2 改進(jìn)算法矢量量化圖像壓縮的結(jié)果分析51</p><p>　　6.3 四種算法矢

22、量量化圖像壓縮的效果比較54</p><p><b>　　結(jié) 論57</b></p><p><b>　　致 謝60</b></p><p><b>　　參考文獻(xiàn)61</b></p><p><b>　　第1章 前 言</b></p&

23、gt;<p>　　1.1 圖像壓縮的目的和意義</p><p>　　人類(lèi)獲取到的信息80%來(lái)源于圖像媒體，15%來(lái)源于語(yǔ)音[5]。這說(shuō)明圖像是人類(lèi)生活中信息交流一種極為重要的載體，也是蘊(yùn)含信息量最大的載體。信息數(shù)字化處理是現(xiàn)代信息社會(huì)的一個(gè)重要標(biāo)志，但圖像信息數(shù)字化所面臨的最大難題是海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和傳輸問(wèn)題。面對(duì)當(dāng)前人們對(duì)圖像信息交流的需求，如果不進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮，現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)設(shè)備和低速網(wǎng)絡(luò)基本上不能

24、處理、傳輸和存儲(chǔ)視頻以及圖像信號(hào)，因此，圖像數(shù)據(jù)的壓縮是必須的[3]。</p><p>　　數(shù)字圖像壓縮的目的是減少表示圖像所需的比特?cái)?shù)，更有效地表示圖像，以便于圖像的處理、存儲(chǔ)和傳輸。由文獻(xiàn)[3]可了解到：通過(guò)時(shí)間域的壓縮，可較快地傳輸各種信源（降低信道占用費(fèi)用）；通過(guò)頻率域的壓縮，可在現(xiàn)有通信干線上開(kāi)通更多的并行業(yè)務(wù)（如電視、傳真、電話、可視圖文等）；通過(guò)能量域的壓縮，可降低發(fā)射機(jī)功率；通過(guò)空間域的壓縮，可緊

25、縮數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量（降低存儲(chǔ)費(fèi)用）。在圖像數(shù)據(jù)內(nèi)部存在著大量冗余，包括空間冗余、結(jié)構(gòu)冗余、知識(shí)冗余、信息熵冗余和視覺(jué)冗余等，這使得將一個(gè)大的數(shù)據(jù)圖像數(shù)據(jù)文件轉(zhuǎn)換成小的數(shù)據(jù)圖像文件成為可能[26]，由圖像冗余數(shù)據(jù)的減少可以達(dá)到圖像壓縮的目的。通過(guò)充分利用人眼的視覺(jué)特性和圖像本身的統(tǒng)計(jì)特性來(lái)減小圖像信息的冗余度，可以在保證圖像質(zhì)量的條件下實(shí)現(xiàn)圖像壓縮。</p><p>　　正是由于圖像壓縮的必要性和可行性，許多致力于減少

26、數(shù)據(jù)量和降低比特率，同時(shí)又盡量保持圖像信號(hào)原有質(zhì)量的壓縮編碼方案應(yīng)運(yùn)而生[3],[4],[5],[26],[29]。</p><p>　　目前，圖像編碼的方法繁多[3-7]，發(fā)展也相當(dāng)迅速，根據(jù)不同應(yīng)用目的而制定的圖像壓縮國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)（CCITT H.26X，JPEG，JBIG，MPEG）[4,5]相繼推出，使得圖像編碼的理論和技術(shù)得到了前所未有的發(fā)展，關(guān)于圖像壓縮編碼的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)在第2節(jié)有較為詳細(xì)的介紹。自從Y.Li

27、nde,A.Buzo與R.M.Gray在1980年給出矢量量化(vector quantization)碼書(shū)設(shè)計(jì)的LBG算法以來(lái)[17],[19],[22]，矢量量化作為圖像壓縮中的一種重要編碼技術(shù)得到廣泛的關(guān)注和研究[10]。同時(shí)，隨著數(shù)學(xué)、物理學(xué)、腦成像技術(shù)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展，使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，ANN）理論的研究再一次成為人工智能領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)[1]，[2]。作為和第一代電子計(jì)算機(jī)

28、同時(shí)代產(chǎn)物的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有大規(guī)模并行處理和分布式信息存儲(chǔ)的優(yōu)勢(shì)，并有良好的自適應(yīng)性、自組織性和容錯(cuò)性，以及強(qiáng)大的學(xué)習(xí)功能、聯(lián)想記憶功能[1],[2],[6],[8]。這都促使人們?nèi)ふ疑窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和圖像壓縮技術(shù)的結(jié)合點(diǎn)，克服傳統(tǒng)圖像壓縮方法存在的問(wèn)題，從而在理論和技術(shù)上開(kāi)辟圖像</p><p>　　因此，研究基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的矢量量化圖像壓縮理論與方法在學(xué)術(shù)價(jià)值和實(shí)際應(yīng)用方面都具有極其重要的意義。同時(shí)，這項(xiàng)十

29、分新穎且處于探索階段的技術(shù)，也給研究者帶來(lái)了更大的挑戰(zhàn)和更廣闊的研究空間。</p><p>　　1.2 各種圖像壓縮方法介紹</p><p>　　1.2.1 城地大概地大概地</p><p>　　在開(kāi)始進(jìn)行圖像壓縮的工作之前，有必要先了解已有的圖像壓縮方法及其分類(lèi)。圖像壓縮方法的研究已經(jīng)經(jīng)歷了歷代研究者的努力，有人稱(chēng)1948年～1988年主要研究的圖像編碼方法為

30、經(jīng)典方法，同時(shí)把有重要發(fā)展前景的圖像編碼方法稱(chēng)為現(xiàn)代方法[3]。</p><p><b>　　1）</b></p><p><b>　?、?lt;/b></p><p>　　根據(jù)解碼后圖像與原始圖像的比較，圖像壓縮編碼的方法一般可以分為兩大類(lèi)型：無(wú)損壓縮和有損壓縮[3],[5],[7],[23]。無(wú)損壓縮是利用數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性來(lái)進(jìn)

31、行數(shù)據(jù)壓縮的，典型的無(wú)損壓縮方法有：行程編碼（Run-Length）法、霍夫曼（Huffman）編碼法、字典壓縮方法[23]和算術(shù)編碼方法等。有損壓縮不能完全恢復(fù)數(shù)據(jù)，而是利用人的視覺(jué)特性使解壓縮后的圖像看起來(lái)和原始圖像一樣。典型的有損壓縮方法有：預(yù)測(cè)編碼、變換編碼[23]、矢量量化編碼[4]等。</p><p>　　1.2.2 城地大概地大概地</p><p>　　伴隨著數(shù)學(xué)理論，如小

32、波變換、分形幾何理論、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)等以及相關(guān)學(xué)科，如模式識(shí)別、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、感知心理學(xué)等的深入發(fā)展，新穎高效的現(xiàn)代壓縮方法相繼產(chǎn)生。其中主要包括小波變換編碼、分形編碼、模型基編碼、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼等。</p><p>　　圖像壓縮編碼技術(shù)的發(fā)展和廣泛應(yīng)用促進(jìn)了有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的制定，這些標(biāo)準(zhǔn)的制定工作主要是由ISO（國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織）和ITU（國(guó)際電信聯(lián)盟，其前身為CCITT）進(jìn)行[3],[5],[7]。這些標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)需要處

33、理的圖像類(lèi)型分為二進(jìn)制圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)、靜止灰度和彩色圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)、運(yùn)動(dòng)（連續(xù)）灰度和彩色圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)。這些標(biāo)準(zhǔn)實(shí)際上是針對(duì)每種圖像的比較成熟的壓縮方法。</p><p>　　這里簡(jiǎn)要介紹與論文研究?jī)?nèi)容有關(guān)的靜止圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)。靜止圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)JEPG是1991年3月提出的，包含三個(gè)范疇：基本順序過(guò)程，基于DCT的擴(kuò)展過(guò)程和無(wú)失真過(guò)程?；綣PEG算法主要有三個(gè)步驟:首先通過(guò)DCT去除數(shù)據(jù)冗余，然后使用量化表對(duì)DCT系

34、數(shù)進(jìn)行量化，最后對(duì)量化后的DCT系數(shù)進(jìn)行編碼使其熵達(dá)到最小，熵編碼采用Huffman可變字長(zhǎng)編碼。目前，新的靜止圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)JPEG2000己經(jīng)推出，該標(biāo)準(zhǔn)主要采用的是小波變換編碼技術(shù)，圖像壓縮效果對(duì)比JPEG算法有很大的提高。</p><p>　　1.3 矢量量化技術(shù)的研究現(xiàn)狀</p><p>　　量化是有損數(shù)據(jù)壓縮中的常用技術(shù)[4]，基本上可分為三種，即標(biāo)量量化、矢量量化和序列量化。

35、矢量量化（Vector Quantization，VQ）技術(shù)是標(biāo)量量化的多維推廣，它把標(biāo)量量化的分別量化單個(gè)采樣值推廣到多個(gè)采樣值當(dāng)成整體量化。在二十世紀(jì)六十年代初期和中期，出現(xiàn)了最早的矢量量化思想，HUANG和Schultheiss提出最早的分組量化的基本實(shí)現(xiàn)方法，這些最早的研究并沒(méi)有給出矢量量化的嚴(yán)格定義，直到1980年由Linde，Buzo和Gray將聚類(lèi)算法引入到矢量量化器設(shè)計(jì)中，提出了一種著名的矢量量化碼書(shū)設(shè)計(jì)算法，即LBG算

36、法（又稱(chēng)為GLA算法）[4]。隨后，現(xiàn)代的矢量量化研究得到了日益廣泛的關(guān)注。各國(guó)學(xué)者以LBG算法為基礎(chǔ)，針對(duì)矢量量化的特點(diǎn)，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、最優(yōu)化理論、模糊數(shù)學(xué)、遺傳算法等各種方法與新思想引入到矢量量化中來(lái)[9-22]，以期得到快速、高效、性能好的矢量量化器，矢量量化的研究進(jìn)入了一個(gè)飛速的發(fā)展時(shí)期并且取得了很多成果。二十世紀(jì)九十年代，半導(dǎo)體技術(shù)和微電子工藝日臻成熟，DSP(Digital Signal Processing)技術(shù)已經(jīng)廣泛地應(yīng)

37、用于各種領(lǐng)域，DSP芯片的高速運(yùn)</p><p>　　矢量量化關(guān)鍵技術(shù)是碼書(shū)設(shè)計(jì)（生成）、碼字搜索和碼字索引分配。其中最重要的一點(diǎn)就是如何設(shè)計(jì)出性能優(yōu)良的碼書(shū)，這是整個(gè)矢量量化器設(shè)計(jì)成功與否的關(guān)鍵，是決定矢量量化器性能的主要因素。矢量量化碼字搜索算法的研究，就是在設(shè)計(jì)出性能優(yōu)良的碼書(shū)的基礎(chǔ)上設(shè)法減少搜索分配碼字所需的計(jì)算量，縮短搜索時(shí)間，進(jìn)一步提高矢量量化器的整體性能。而碼字索引分配的研究?jī)?nèi)容主要是在碼書(shū)生成的過(guò)

38、程中如何讓碼字以一種更合理的順序排序，以便將信道傳輸過(guò)程中由于信道噪聲導(dǎo)致的數(shù)據(jù)變更在數(shù)據(jù)接收端引起的額外誤差降低到最小，同時(shí)盡可能地減少計(jì)算復(fù)雜度和搜索時(shí)間。</p><p>　　碼書(shū)的生成方式有多種，自LBG算法作為一種非常有效的碼書(shū)設(shè)計(jì)算法提出以后，矢量量化碼書(shū)設(shè)計(jì)算法的研究得到了廣泛的關(guān)注和研究，并且取得很多成果。這些算法大致可以歸為四類(lèi)[4]：</p><p>　　LBG改進(jìn)算法

39、，包括針對(duì)初始碼書(shū)選擇的改進(jìn)方法以及針對(duì)設(shè)計(jì)速度的加速算法[13],[14],[23],[24],[27]；</p><p>　　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的碼書(shū)設(shè)計(jì)算法，如自組織特征映射(SOFM)網(wǎng)絡(luò)、學(xué)習(xí)向量機(jī)(LVQ)網(wǎng)絡(luò)等 [9],[10],[11],[12],[15],[16],[24]；</p><p>　　基于全局優(yōu)化技術(shù)的碼書(shū)設(shè)計(jì)算法，如隨機(jī)松弛算法、模擬退火算法、遺傳算法和禁止搜索算

40、法等[24]；</p><p>　　基于模糊聚類(lèi)理論的碼書(shū)設(shè)計(jì)算法[24]。</p><p>　　1.4 本文的研究目標(biāo)和主要內(nèi)容</p><p>　　本文選定矢量量化技術(shù)在圖像壓縮方面的應(yīng)用為研究目標(biāo)，研究的重點(diǎn)是矢量量化的關(guān)鍵技術(shù)——碼書(shū)設(shè)計(jì)。在閱讀大量相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，主要研究了三種傳統(tǒng)矢量量化碼書(shū)設(shè)計(jì)算法：LBG、SOFM和LVQ，進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了算

41、法的可行性，對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果作分析和對(duì)比，并在此基礎(chǔ)上提出一種聯(lián)合改進(jìn)算法實(shí)現(xiàn)更好的壓縮性能。</p><p>　　全文共分為7部分，其具體內(nèi)容安排如下：</p><p>　　前言，介紹所研究課題的研究背景、意義，國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，以及課題的研究思路、研究?jī)?nèi)容。</p><p>　　第二章全面系統(tǒng)地介紹了矢量量化的理論基礎(chǔ)…….</p><p>　　

42、第2章 矢量量化基礎(chǔ)知識(shí)</p><p>　　2.1 矢量量化基本原理</p><p>　　人類(lèi)獲取到的信息80%來(lái)源于圖像媒體，15%來(lái)源于語(yǔ)音[5]。這說(shuō)明圖像是人類(lèi)生活中信息交流一種極為重要的載體，也是蘊(yùn)含信息量最大的載體?！?.</p><p>　　圖1-1 四種算法的重建圖像（）</p><p>　　從圖1-1可看出，改進(jìn)算法重

43、建圖像的效果最好，LVQ算法的重建圖像效果最差，而LBG算法和SOFM算法的效果相當(dāng)。下面，求出各個(gè)重建圖像的峰值信噪比，列于表1-2中。</p><p>　　表1-1 四種算法的性能比較（）</p><p><b>　　結(jié) 論</b></p><p>　　矢量量化技術(shù)是一種有效的有損數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)，其主要優(yōu)點(diǎn)是壓縮比大以及解碼簡(jiǎn)單，矢量量化技

44、術(shù)能夠有效地降低比特率和存儲(chǔ)空間。隨著社會(huì)的發(fā)展，矢量量化技術(shù)的應(yīng)用將愈發(fā)廣泛。矢量量化碼書(shū)設(shè)計(jì)算法一直是眾多學(xué)者研究的對(duì)象，人們?cè)噲D找出全局最優(yōu)的碼書(shū)使得輸出信號(hào)受損降低，但是目前還沒(méi)有一個(gè)算法能真正做到全局最優(yōu)，都是盡量逼近全局最優(yōu)。本文對(duì)三種傳統(tǒng)的矢量量化碼書(shū)設(shè)計(jì)算法進(jìn)行了仿真比較和改進(jìn)優(yōu)化，采用標(biāo)準(zhǔn)Lena圖像進(jìn)行矢量量化壓縮實(shí)驗(yàn)，對(duì)已有的碼書(shū)設(shè)計(jì)算法的性能進(jìn)行了較全面的分析，提出一種聯(lián)合算法用作改進(jìn)并取得成效。</p&g

45、t;<p>　　本文所做的主要工作如下：</p><p>　　介紹了圖像壓縮的目的和意義，對(duì)圖像壓縮方法的分類(lèi)和常用圖像壓縮方法做了簡(jiǎn)單回顧，總結(jié)了矢量量化技術(shù)的研究現(xiàn)狀。</p><p>　　深入研究了矢量量化數(shù)據(jù)的壓縮理論，詳細(xì)介紹了矢量量化的基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)，并分析了矢量量化用于圖像壓縮中的相關(guān)概念，給出矢量量化圖像壓縮的一些客觀評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。</p>&l

46、t;p>　　深入研究了經(jīng)典的矢量量化碼書(shū)設(shè)計(jì)算法——LBG算法，探討了LBG算法的理論基礎(chǔ)、算法步驟，總結(jié)了LBG算法的優(yōu)缺點(diǎn)，還介紹了常見(jiàn)的初始碼書(shū)生成方法。選用標(biāo)準(zhǔn)的Lena圖像對(duì)LBG算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，改變相關(guān)參數(shù)分析算法的性能。</p><p>　　研究了基于自組織特征映射SOFM的矢量量化碼書(shū)設(shè)計(jì)算法，介紹了SOFM網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)，基本算法步驟，簡(jiǎn)要介紹了針對(duì)SOFM算法缺點(diǎn)已經(jīng)提出的改進(jìn)算法。分析

47、SOFM網(wǎng)絡(luò)與矢量量化的聯(lián)系，總結(jié)SOFM算法的優(yōu)缺點(diǎn)及其在圖像壓縮領(lǐng)域應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)，用SOFM網(wǎng)絡(luò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的Lena圖像進(jìn)行了矢量量化編碼，改變相關(guān)參數(shù)分析算法的性能。</p><p>　　研究了學(xué)習(xí)矢量量化碼書(shū)設(shè)計(jì)算法——LVQ算法，介紹LVQ網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)和基本算法的步驟，總結(jié)LVQ算法的優(yōu)缺點(diǎn)，簡(jiǎn)要介紹了針對(duì)LVQ算法缺點(diǎn)已經(jīng)提出的改進(jìn)算法。分析了實(shí)現(xiàn)基于LVQ的矢量量化的基本思路，用LVQ網(wǎng)絡(luò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的Len

48、a圖像進(jìn)行了矢量量化編碼，并分析了算法的性能。</p><p>　　在前文工作的基礎(chǔ)上提出一種基于SOFM和LBG的聯(lián)合改進(jìn)算法，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了改進(jìn)算法，并與前三種算法對(duì)比，證明了改進(jìn)算法從PSNR和碼書(shū)訓(xùn)練時(shí)間的角度考慮，都優(yōu)于前面三種算法。</p><p>　　在畢業(yè)論文完成過(guò)程中，盡管作者盡了最大的努力完成研究工作，但是，由于水平有限，許多方面都做得不夠，還有很多地方需要進(jìn)一步完善。

49、今后進(jìn)一步的研究方向主要有以下幾個(gè)方面:</p><p>　　研究選取不同的初始碼書(shū)對(duì)矢量量化碼書(shū)設(shè)計(jì)算法效果的影響。</p><p>　　研究SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不同的鄰域函數(shù)、學(xué)習(xí)參數(shù)對(duì)碼書(shū)性能的影響，研究LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)層矢量的選取對(duì)碼書(shū)性能的影響。</p><p>　　在碼書(shū)優(yōu)化算法方面，大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)的碼書(shū)設(shè)計(jì)與優(yōu)化還有待于進(jìn)一步地研究，矢量量化碼書(shū)生成的

50、速度仍有待提高。在今后的研究中，應(yīng)在矢量量化的硬件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)上做進(jìn)一步的研究，希望能做到矢量量化碼書(shū)優(yōu)化的實(shí)時(shí)性。</p><p>　　采用Visual C++編程實(shí)現(xiàn)SOFM網(wǎng)絡(luò)和LVQ網(wǎng)絡(luò)用于矢量量化碼書(shū)設(shè)計(jì)。由于使用SOFM和LVQ實(shí)現(xiàn)碼書(shū)設(shè)計(jì)時(shí)，輸入矢量個(gè)數(shù)和網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元個(gè)數(shù)都較大，使用　MATLAB R2008a時(shí)運(yùn)行速度慢，不能體現(xiàn)算法的優(yōu)勢(shì)。在現(xiàn)有工作的基礎(chǔ)上對(duì)整個(gè)算法進(jìn)行工程實(shí)現(xiàn)，將進(jìn)一步提高算法的

51、工程應(yīng)用前景。</p><p>　　本文只對(duì)碼書(shū)設(shè)計(jì)算法進(jìn)行了部分研究，對(duì)于碼字搜索算法，碼字索引分配算法都沒(méi)有研究，這也是矢量量化的兩大關(guān)鍵技術(shù)，有待以后進(jìn)一步研究。并且，只有研究和實(shí)現(xiàn)了整個(gè)矢量量化圖像壓縮的過(guò)程才能盡快將這項(xiàng)新技術(shù)應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)際中。</p><p><b>　　參考文獻(xiàn)</b></p><p>　　[1] （美）Marti

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