圖像矢量量化編碼技術(shù)研究.pdf

1、本文主要研究和探索遺傳算法和并行算法在圖象矢量量化編碼中的應(yīng)用。遺傳算法的引入解決了LBG等經(jīng)典算法所存在的缺點(diǎn)，同時(shí)提高了運(yùn)行效率。在小波變換和矢量量化編碼相結(jié)合的圖象壓縮編碼中，采用遺傳算法和并行計(jì)算提高了圖象的壓縮比和質(zhì)量，以及運(yùn)行效率?！　”疚奶岢隽藘煞N基于遺傳算法的圖象矢量量化編碼算法，矢量量化的基本問(wèn)題是碼書設(shè)計(jì)和碼字搜索。碼書設(shè)計(jì)決定了壓縮性能，是矢量量化的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的LBG和樹結(jié)構(gòu)等碼書設(shè)計(jì)算法，因依賴初始碼書或聚類種

2、子，以及碼書的自適應(yīng)能力不強(qiáng)等原因，不易逼近全局最優(yōu)解。遺傳算法作為一種新的全局優(yōu)化搜索算法，具有群體多樣性、簡(jiǎn)單通用、魯棒性強(qiáng)、適于并行處理等顯著特點(diǎn)，得到了廣泛應(yīng)用。它能夠在搜索過(guò)程中自動(dòng)獲取和積累有關(guān)搜索空間的知識(shí)，并自適應(yīng)控制搜索過(guò)程以達(dá)到全局最優(yōu)解，可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)碼書設(shè)計(jì)算法的不足。本文根據(jù)遺傳算法中染色體的不同選取方案，提出了基于訓(xùn)練序列和基于碼書的碼書設(shè)計(jì)算法，實(shí)驗(yàn)證明這兩種算法都優(yōu)于傳統(tǒng)碼書設(shè)計(jì)算法?！　”疚奶岢隽嘶贒

3、WT和遺傳算法的圖象矢量量化編碼算法，圖像小波多分辨率分解很好地模仿了人類視覺系統(tǒng)(HumanVisualSystem)處理圖像信號(hào)的過(guò)程。小波圖像系數(shù)在空間位置和內(nèi)容上均存在相關(guān)性，采用矢量量化編碼技術(shù)可以充分利用小波圖像系數(shù)之間的相關(guān)性，因而可在較小的失真下得到較高的壓縮比。根據(jù)不同圖像在小波變換后矢量樹的相似性特點(diǎn)，碼書一且形成，各種情況的分布數(shù)據(jù)都可以使用此碼書，極大地節(jié)省了每次訓(xùn)練碼書的設(shè)計(jì)時(shí)間。小波變換與矢量量化技術(shù)相結(jié)合已

4、成為一種有效的圖象壓縮編碼方案。本文將遺傳算法應(yīng)用于小波變換與矢量量化技術(shù)相結(jié)合的圖象壓縮編碼算法，在相同壓縮比下改善了圖象的質(zhì)量?！　”疚倪M(jìn)行了基于DWT和遺傳算法的矢量量化編碼算法的并行計(jì)算方面研究，對(duì)于通用的壓縮方法，可以采用擴(kuò)大訓(xùn)練集的范圍來(lái)獲得統(tǒng)計(jì)意義上的碼書。但隨著訓(xùn)練圖像數(shù)的增加，計(jì)算量也必然增加。我們可以采用并行算法來(lái)提高計(jì)算速度。另外，小波變換后在HL,LH和HH三個(gè)不同子帶進(jìn)行獨(dú)立的矢量量化，以及矢量量化中遺傳算法