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矢量量化技术是一种高效和有竞争力的数据压缩方法,但由于其编解码过程中需要较大的计算量影响了其使用。提出了一种改进的基于子矢量特征值的码字快速搜索算法。算法充分利用矢量的3个特征值即和值、子矢量和值以及方差,建立起一种5步码字排除法,使得算法能够快速排除大部分不匹配码字,实现减少计算量的目的。仿真实验结果表明,算法的计算量要小于ZhiBin算法、Pan算法以及Chen算法,证明了改进算法的有效性。 相似文献
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矢量量化的编码过程计算复杂性极高,为了减少编码时大量的矢量间距离计算,许多文献提出利用不等式关系以较少的计算量来估算距离的方法。在Chang等人提出的利用双限制三角不等式的快速搜索算法基础上,通过改进参考矢量的选取方法,有效提高了码字搜索的效率。实验结果表明,改进算法的码字排除率可以提高3.735%9.976%,编码时间可以减少6.03%35.25%。 相似文献
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矢量量化编码过程中的最近邻码字搜索需要进行大量的矢量间距离的计算,这个过程的计算复杂度极高,严重限制了其实际使用.为了加速矢量量化的编码过程,许多文献提出了各种不同组合的基于均值、2-范数、方差和角度的矢量一维特征量的快速最近邻矢量量化码字搜索算法.通过实验给出了这四个一维特征量单独使用以及相互组合的所有情况下各算法的搜索范围和编码时间,并对它们进行了比较和分析,进而提出了在实际进行编码时如何最优地进行一维特征量选取的准则. 相似文献
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在矢量量化中,保证编码质量的前提下,缩短编码时间和降低码率是当前研究的重要问题。快速码字搜索算法是减少编码时间的重要技术。提出了一种改进的哈达玛变换域等均值等方差最近邻搜索算法(MHTEENNS)。测试结果表明,这种算法能够排除更多的码字,效率更高。为了降低码率和进一步缩短编码时间,目前已有相关矢量量化的图像编码算法,但是这种算法造成编码质量的下降。提出了改进的基于对角线相关矢量量化编码算法(MDFCVQ)。该算法编码质量提高了0.8-0.9 dB且码率进一步降低。最后,将快速码字搜索算法应用到相关矢量量化中来,将两种改进后的技术结合在一起,通过与之前的方法比较,提出一种在保证编码时间的前提下,具有更高编码质量和更低码率的矢量量化算法。 相似文献
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矢量量化编码过程中需要进行大量的矢量间距离计算,这个过程的计算复杂度极高,严重限制了其实际使用。为了加速矢量量化的编码过程,已经提出了各种基于1维特征量的码字搜索算法来减小码字搜索的范围。本文在基于不等式的快速搜索算法基础上,通过使用更有效的基于特征量的搜索算法,并引入自适应子矢量划分的方法,将额外增加的存储空间从N(N-1)/2降低到了13N,码字搜索范围减小了33.88%~50.94%,编码时间减少了10.82%~27.16%。 相似文献
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文章提出了一种最大概率匹配的矢量量化编码算法,它为码书中的每一码字增加一个计数器,统计在编码图象时每个码字的出现的频数,并进行排序;在量化矢量时,根据当前码字出现频数大小依次选择侯选码字,即频数大的码字优先选为候选码字。该算法可以和已有的预测法结合,形成预测加最大概率匹配的联合矢量量化编码算法。实验表明,联合算法的效率较高,在最初几次的搜索中就能以较高的命中率命中最佳匹配码字。 相似文献
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自适应矢量量化在语音处理中有广泛的应用,提出了一种基于SFCM算法的自适应矢量量化码本的训练方法,其特点是通过模糊聚类方法,重新调整训练样本与码字之间的隶属度,达到最小编码失真,使码本更适合新说话人,且计算简单,方法的实验结果表明,可以使编码平均失真下降。 相似文献
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在编码前,首先计算码书中所有码字在主轴上的投影值,然后按照这些投影值从小到大对码字进行排序;在编码过程中,利用邻近图像块的高度相关性和当前输人矢量在主轴上的投影值共同确定相应的码字搜索范围.实验结果表明,与传统穷尽搜索矢量量化编码法相比,虽然文中算法的编码质量略有下降,但编码速度和压缩效率都有了显著的提高. 相似文献
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矢量量化(VQ)是一种高效的有损压缩技术。快速码字搜索算法是矢量量化的核心问题之一,其性能决定了编码时间。快速码字搜索算法中,绝对误差不等式删除算法(AEI)是一种典型的3步算法,其第1步查找输入矢量的初始匹配码字的方法采用了Minimax法,是整个AEI算法中计算量最大的步骤,严重影响了算法的效率。针对这个问题,提出了一种新的查找初始匹配码字的方法——Partial Minimax法。该方法在保证所找到的初始匹配码字与原始AEI算法相同并且重建图像的PSNR(峰值信噪比)值不变的前提下,可显著减小这一步骤的计算量和查找时间,从而有效地提高了算法的总体编码速度。 相似文献
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针对快速相关矢量量化算法重建图像质量不高、存在明显方块效应的问题,采用后向搜索一定区域的预测与有限状态矢量量化相结合的编码方法,并用MEENS-2和PDS结合搜索算法完成码字搜索。实验结果表明,该编码方法既提供了高压缩比,又减少了额外失真的影响,保证了图像的重建质量。 相似文献
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普通码书中的码字之间在不同的方向上具有很大的相关性,存在大量的数据冗余。提出了将码书中的码字旋转压缩的理论。该理论是将各个码字按四个方向垂直旋转后进行相似性检查。如果旋转后的码字其中一个方向上与前面的码字存在相似,则将该码字删除,从而达到压缩的目的。编码时将压缩后的码书旋转恢复后进行编码,从而大幅降低了需要存储的码字数量。同时给出了一种将现有1024阶16维码书旋转压缩成256阶16维的方法,并对该方法得到的码书性能进行了仿真验证。实验结果表明使用压缩后的码书在硬件实现时与普通的矢量量化码书相比减少了75%的存储空间和输入带宽,而PSNR平均只降低0.28dB。 相似文献
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该文提出了一种基于偏最小二乘(PLS)的支持向量机(SVM)多分类方法,该算法利用偏最小二乘思想对样本进行预处理,消除了样本属性之间的相关性,而且得到的综合属性与类信息的相关程度达到最大。通过实验可以看出,该方法不仅可以减少用支持向量机进行分类过程中的支持向量数目,而且当样本属性较多时,可以提高一定的识别率。 相似文献
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Jin Li Xuguang Lan Jiang Wang Meng Yang Nanning Zheng 《Multimedia Tools and Applications》2017,76(22):23273-23289
Vector quantization has been widely employed in nearest neighbor search because it can approximate the Euclidean distance of two vectors with the table look-up way that can be precomputed. Additive quantization (AQ) algorithm validated that low approximation error can be achieved by representing each input vector with a sum of dependent codewords, each of which is from its own codebook. However, the AQ algorithm relies on computational expensive beam search algorithm to encode each vector, which is prohibitive for the efficiency of the approximate nearest neighbor search. In this paper, we propose a fast AQ algorithm that significantly accelerates the encoding phase. We formulate the beam search algorithm as an optimization of codebook selection orders. According to the optimal order, we learn the codebooks with hierarchical construction, in which the search width can be set very small. Specifically, the codewords are firstly exchanged into proper codebooks by the indexed frequency in each step. Then the codebooks are updated successively to adapt the quantization residual of previous quantization level. In coding phase, the vectors are compressed with learned codebooks via the best order, where the search range is considerably reduced. The proposed method achieves almost the same performance as AQ, while the speed for the vector encoding phase can be accelerated dozens of times. The experiments are implemented on two benchmark datasets and the results verify our conclusion. 相似文献
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《Pattern recognition letters》2001,22(3-4):373-379
Vector quantization (VQ) is a well-known data compression technique. In the codebook design phase as well as the encoding phase, given a block represented as a vector, searching the closest codeword in the codebook is a time-consuming task. Based on the mean pyramid structure and the range search approach, an improved search algorithm for VQ is presented in this paper. Conceptually, the proposed algorithm has the bandpass filter effect. Each time, using the derived formula, the search range becomes narrower due to the elimination of some portion of the previous search range. This reduces search times and improves the previous result by Lee and Chen (A fast search algorithm for vector quantization using mean pyramids of codewords. IEEE Trans. Commun. 43(2/3/4), (1995) 1697–1702). Some experimental results demonstrate the computational advantage of the proposed algorithm. 相似文献
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针对网络流量预测模型存在预测稳定性不好、精度较低等问题,提出一种改进布谷鸟搜索算法优化支持向量机的网络流量预测模型(GCS.SVM)。将网络流量时间序列进行重构,采用改进布谷鸟搜索算法优化支持向量机参数,使用这组最优参数建立网络流量预测模型。仿真结果表明,GCS—SVM模型对网络流量预测是有效可行的。 相似文献
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提出了一种积分投影和矢量量化(VQ)相结合的图像压缩算法,将图像的每一个4×4分块先进行积分投影,然后再与积分投影后的码书进行量化匹配,大大减少运算量和码书存储面积,而图像的质量只有轻微损失。实验结果表明,与普通VQ相比,本文算法的编码速度有很大幅度的提高,而解码图像的峰值信噪比(PSNR)平均仅降低0.25%,对于某些单纯背景的图像,解码后的质量比普通VQ还会有所增加,此算法有很大的应用前景。设计了编码电路,并在FPGA上进行了验证。整个系统最高时钟频率可达78.12MHz。 相似文献
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Vector quantisation (VQ) is an efficient technique for data compression and retrieval. But its encoding requires expensive computation that greatly limits its practical use. A fast algorithm for VQ encoding on the basis of features of vectors and subvectors is presented. Making use of three characteristics of a vector: the sum, the partial sum and the partial variance, a four-step eliminating algorithm is introduced. The proposed algorithm can reject a lot of codewords, while holding the same quality of encoded images as the full search algorithm (FSA). Experimental results show that the proposed algorithm needs only a little computational complexity and distortion calculation against the FSA. Compared with the equal-average equal-variance equal-norm nearest neighbour search algorithm based on the ordered Hadamard transform, the proposed algorithm reduces the number of distortion calculations by 8 to 61%. The average number of operations of the proposed algorithm is ,79% of that of Zhibin?s method for all test images. The proposed algorithm outperforms most of existing algorithms. 相似文献