基于矢量量化的圖像壓縮技術(shù)研究.pdf

1、矢量量化是一種高效的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù),以壓縮比大、解碼簡(jiǎn)單和失真較小著稱,已被廣泛應(yīng)用于圖像和語(yǔ)音壓縮領(lǐng)域.該文以矢量量化技術(shù)在圖像壓縮方面的應(yīng)用作為研究目標(biāo),詳細(xì)闡述了矢量量化的基本原理、相關(guān)概念及發(fā)展現(xiàn)狀,深入探討了矢量量化的兩大關(guān)鍵技術(shù)——碼書(shū)生成和碼字搜索,總結(jié)分析了現(xiàn)有典型的算法,并提出改進(jìn)算法.文中重點(diǎn)分析了二元分裂梯度與閾值初始碼書(shū)生成算法、基于Kohonen自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的碼書(shū)生成算法、基于L2范數(shù)金字塔數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的快

2、速碼字搜索算法、邊緣匹配矢量量化算法、模糊分類(lèi)矢量量化算法,系統(tǒng)地研究了它們?cè)趫D像壓縮編碼中的應(yīng)用,并進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這些算法是實(shí)際有效的.該文提出一種適用于圖像壓縮的碼書(shū)生成算法——改進(jìn)的模糊Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)算法,通過(guò)理論分析和計(jì)算機(jī)仿真,表明該算法能夠解決普通的Kohonen自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法存在的一些問(wèn)題,且使編碼質(zhì)量有所改善.文中還提出了快速相關(guān)-邊緣匹配算法,將其應(yīng)用于圖像矢量量化中的碼字搜索過(guò)