矢量量化的初始码书算法

矢量量化的初始码书设计是很重要的,影响或决定着其后码书形成算法的迭代次数和最终的码书质量。针对原有的初始码书算法在性能上随机性强与信源匹配程度不高的问题,提出一种对于训练矢量实施基于分量的和值排序,然后做分离平均的初始码书形成算法。算法使用了矢量的特征量,脱离了对于图像结构因数的依赖,能产生鲁棒性较好的初始码书。实验证明了该方法的有效性,与LBG算法结合可进一步提高码书质量。     

基于改进人工蜂群的图像矢量量化码书设计算法

为了进一步提高图像矢量量化的码书质量,提出了一种新的图像压缩矢量量化码书设计算法。该算法采用均方误差(MSE)作为码书设计的适应度函数,利用改进的人工蜂群算法进行适应度函数的优化求解,增强了算法的自组织性和收敛性,大大减少了陷入局部收敛的可能性。将一种基于和值特性的快速码字搜索思想引入到码书设计算法中,使算法计算量明显降低。仿真结果表明,该算法具有计算时间短、收敛速度快的优点,并且生成的码书质量好、稳定性强。     

自适应二阶码书矢量量化算法研究

介绍了矢量量化的基本算法LBG。在此基础上,提出了一种时间复杂性和空间复杂性有所降低的改进算法,节省了存储空间,提高了压缩比。该算法的核心是自适应的生成初始码书以及对初始码书的二次压缩过程。从降低时间复杂度和节省存储空间、提高压缩比的角度,对该算法进行了讨论。     

基于新的空胞腔策略的矢量量化码书设计方法

为了克服传统LBG算法中的空胞腔现象,提出了一种基于码字间距最大化的新的空胞腔策略。利用离码书距离最大的输入矢量来修改胞腔中的码字,旨在形成码字的合理分布,减小矢量量化的平均失真。实验结果表明：提出的策略能有效地消除空胞腔现象,获得性能较好的码书,其峰值信噪比比传统的LBG算法提高了3 dB。     

码书排序对快速码字搜索算法性能影响的分析

矢量量化快速码字搜索算法中,为了有效地减小搜索范围,必须对原始码书按一定的准则进行重新排序。对现存的两类快速码字搜索算法进行了总结,其中一类是码书按1维顺序关系排序,另一类是码书按2维相邻关系排序。通过实验给出了两类算法的搜索范围和编码时间,并进行了比较和分析,进而提出了在实际编码时如何更好地使用这两种排序关系的准则。     

码书自适应的大规模体数据矢量量化算法

针对大规模体数据矢量量化VQ(Vector Quantisation)编码时间长的问题,提出一种基于图形处理器的码书自适应的大规模体数据矢量量化算法。该算法首先提取原始体数据密度分布特征,据此选取合适的初始码书生成算法,将矢量数据分批先后载入图形处理器进行并行计算,每读入一批数据,根据该批数据的码准值对第一批数据产生的码书进行优化及扩充,随后完成该批数据的编码。实验结果表明,该算法提高了图像的编码速度及还原质量,明显缩短了图像的压缩时间,同时保证了体数据重构质量。     

利用PNN算法改进初始码书的GLA算法

针对改进广义Lloyd算法（GLA）对初始码书的敏感性,提出用成对最近邻（PNN）算法训练码书作为GLA算法的初始码书,再由GLA算法产生最终码书。PNN算法得到的码书作为GLA算法的初始码书,其码字能在整个输入矢量空间中很好地散开,尽可能地占据输入概率密度较大区域,提高最后码书的质量。仿真实验中,利用正态分布的随机数训练码书,恢复一段正态分布的随机数,采用Mahalanobis失真测度评价恢复数据的失真度。仿真结果表明,改进算法降低了GLA算法对初始码书的敏感性,提高了最终训练码书的质量,降低了恢复数据的失真。     

矢量量化中码书旋转压缩的研究

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1 024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0.28 dB。     

粒子群优化算法在图像矢量量化码书设计中的应用

鉴于经典的LBG码书设计算法易陷入局部最优解,首次采用粒子群优化算法来设计图像矢量量化的最优码书,并提出了粒子群矢量量化（PSO-VQ）算法和粒子一致性操作（PCO）。在PSO-VQ算法中,每个粒子表示一个码书,以粒子群进化的方式对初始码书进行迭代而获得最优码书,PCO操作对各初始码书中的码矢量按其灰度均值排序,使不同码书的内部结构基于码矢量灰度均值达到基本一致,确保了结果向全局最优解收敛。实验证明,PSO-VQ算法在解码图像的PSNR值和主观效果上都优于LBG算法,同时拓展了粒子群优化算法的应用领域。     

应用协同进化的图像矢量量化码书设计方法

为了减小LBG算法对初始码书的依赖性,提高跳出局部最优的能力,提出了一种基于协同进化的矢量量化码书设计方法（Coevolution Based LBG,CLBG）。该算法根据码书在同其他码书竞争中的表现来衡量码书的适应度。实验结果表明：CLBG有效地减小了算法对初始码书的依赖性,所得码书性能超过了其他典型的改进码书设计方法。     

一种基于动态码书的矢量量化图像编码算法

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。     

基于模糊矢量量化图象编码的研究

分析了模糊矢量量化（ＦＶＱ）图象编码的原理，给出了ＦＶＱ设计三要素。提出了用于图象编码的指数型模糊矢量量化算法（ＦＶＱＥ）。实验结果表明，ＦＶＱＥ的图象编码性能与ＦＶＱ相当，但收敛速度要略快于ＦＶＱ算法。     

矢量量化的遗传k-均值算法

提出了一种遗传k-均值算法，该算法通过改进标准遗传操作及采用可变变异率，使其在矢量量化应用中表现出很好的性能．实验证明，该算法能够获得质量高于k-均值和模糊k-均值算法的矢量量化码书，为设计全局最优码书提供了新思路。     

Conditional Vector Quantization for Speech Coding

In many speech-coding-related problems, there is available information and lost information that must be recovered. When there is significant correlation between the available and the lost information source, coding with side information (CSI) can be used to benefit from the mutual information between the two sources. In this paper, we consider CSI as a special VQ problem which will be referred to as conditional vector quantization (CVQ). A fast two-step divide-and-conquer solution is proposed. CVQ is then used in two applications: the recovery of highband (4-8 kHz) spectral envelopes for speech spectrum expansion and the recovery of lost narrowband spectral envelopes for voice over IP. Comparisons with alternative approaches like estimation and simple VQ-based schemes show that CVQ provides significant distortion reductions at very low bit rates. Subjective evaluations indicate that CVQ provides noticeable perceptual improvements over the alternative approaches     

一种新的矢量量化编码算法

矢量量化是低位率图像压缩非常有效的一种方法 ,矢量量化基本方法的一个关键问题是需要较长的编码时间 ,尤其对于高维矢量或大的码书 .提出了一种基于 1/ 2 L2 -范数金字塔数据结构的快速编码算法 ,明显加快了编码过程 ,减少了实际对存储器的需求 ,特别对高维矢量和大的码书效果更显著 ,同时保持与全搜索方法相同的编码质量     

最大概率匹配的矢量量化编码算法

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。     

Adaptive Vector Quantization for Speech Spectrum Coding

We address the problem of speech compression at very low rates, with the short-term spectrum compressed to less than 20 bits per frame. Current techniques apply structured vector quantization (VQ) to the short-term synthesis filter coefficients to achieve rates of the order of 24 to 26 bits per frame. In this paper we show that temporal correlations in the VQ index stream can be introduced by dynamic codebook ordering, and that these correlations can be exploited by lossless coding approaches to reduce the number of bits per frame of the VQ scheme. The use of lossless coding ensures that no additional distortion is introduced, unlike other interframe techniques. We then detail two constructive algorithms which are able to exploit this redundancy. The first method is a delayed-decision approach, which dynamically adapts the VQ codebook to allow for efficient entropy coding of the index stream. The second is based on a vector subcodebook approach and does not incur any additional delay. Experimental results are presented for both methods to validate the approach.     

非线性空间几何收缩的分形图象压缩编码

在经典的空间几何线性均值收缩算法的基础上，提出了一种非线性空间几何收缩算法。由实验表明，该算法不仅能提高压缩比，而且对信噪比也有一定的改善。     

改进的分形矢量量化编码

为了提高图象的分形矢量量化编码效果，在利用四叉树对图象进行自适应分割的基础上，基于正交基三维分量投影准则，提出了图象块非平面近似方法，进而形成一种新的静态图象分形矢量量化编码方法。该方法首先通过对投影参数进行DPCM编码来构造粗糙图象，然后由此来构成差值图象编码的码书。由于该方法把分形和矢量量化编码结合起来，因此解码时只需查找码书，并仅进行对比度变换。计算机编、解码实验结果表明，该编码方法具有码书不需外部训练，解码也不需迭代等优点，且与其他同类编码器相比，该方法在压缩比和恢复图象质量（PSRN）方面均有明显改善。