基于矢量量化圖像壓縮的算法與改進.pdf

1、數(shù)字圖像壓縮的目的是減少表示圖像所需的比特數(shù)，更有效地表示圖像，以便于圖像的處理、存儲和傳輸。矢量量化作為一種高效的數(shù)據(jù)壓縮技術，已被廣泛應用于圖像壓縮領域。本文在系矢量量化數(shù)據(jù)壓縮理論的基礎上，著重探討了矢量量化的關鍵技術—碼書設計算法，引入SOFM和LVQ神經網絡進行矢量量化圖像壓縮，提出了一種聯(lián)合SOFM和LBG的改進算法。
　　論文在矢量量化碼書設計經典算法—LBG算法的基礎上，引入競爭型神經網絡SOFM和LVQ，設計并驗

2、證了基于這兩種神經網絡的的矢量量化碼書設計算法。通過仿真實驗，研究了在改變碼字大小等參數(shù)的情況下，LBG、SOFM和LVQ的訓練過程和算法性能。LBG和LVQ算法對初始碼書依賴性大，SOFM算法訓練時間較長。
　　根據(jù)LBG算法與神經網絡的特性，提出一種聯(lián)合SOFM和LBG算法的碼書設計改進方法，并通過實驗驗證了改進算法的有效性。實驗結果表明，改進算法具備了更好的壓縮效果，更優(yōu)的峰值信噪比（PSNR）和更快的壓縮時間。對于給定的碼