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1、矢量量化VectorQuantization参考文献Linde,Y.,A.Buzo,andR.M.Gray(1980)“AnAlgorithmForVectorQuantizationDesign”,IEEETransactiononCommunication,COM-28:84-95,January.Constantinescu,C.,andJ.A.Storer(1994a)“OnlineAdaptiveVectorQuantizationwithVariableSizeCodebookEntries”,Informati
2、onProcessingandManagement,30(6)745-758Constantinescu,C.,andJ.A.Storer(1994b)“ImprovedTechniquesforSingle-PassAdaptiveVectorQuantization”,ProceedingoftheIEEE,82(6)933-939,June.Storer,JamesA.andHaraldHelfgott(1997)“LosslessImageCompressionbyBlockMatching”,TheComputer
3、Journal40(2/3):137-145什么是矢量量化标量量化：把每个像素的颜色用一个0到255之间的整数值表示。矢量量化：把几个像素组成的像素块，用一个特定码书中的像素块来表示，码书中像素块的数目，一般远小于这些像素块所有可能颜色的组合。在图像压缩中的矢量量化：原图像将图像分割成nxn的方块（矢量）对每个方块矢量，寻找与之最接近的码矢量，即d(x,xk)最小码书：xii=1,2,…,c用k编码方块矢量量化的使用如果一个2x2像素的小块，每像素有8位表示，则所有的像素块的可能取值有：232=4G种，可以选择一个远远小于这
4、个数的数n，作为码书中码的个数，然后对图像中的每个块（矢量），用一个码书中的码来近似，这样只需用这个码的编号来编码这个图像矢量即可，因此每一个小块，最后都只需用log2n个位来表示，由此达到压缩的目的。图像块与码书中码的匹配设图像块B=(b1,b2,…,bn)码矢量：C=(c1,c2,…,cn)图像块与码矢量的匹配程度，由它们之间的“距离”来度量，一般d(B,C)可取如下之一：Σ
5、bi-ci
6、Σ(bi–ci)2Max
7、bi-ci
8、d(B,C)可以看成失真程度的一种度量(B用C表示时)LBG算法LBG算法是由Linde,Buz
9、o和Gray三位学者提出的方法。其主要的思想是：从一组码矢量出发，将所有的图像矢量进行划分，然后再重新计算码矢量，直到码矢量的变化收敛时，即完成了码书的选择。LBG算法主要步骤：随意选取n个图像块作为码矢量由这n个码矢量对所有的图像块进行划分，即分成n个集合，使每个集合中的图像块，都是与各码矢量距离中，与对应的码矢量的距离最小的由这n个集合的重心，得到n个新的码矢量如果这些个码矢量与原来的码矢量变化不大（收敛），就完成码书的训练，否则重新进行2、3步例子假设每像素8位，分成两个像素的小块。图像共有24个像素，12个小块：B1
10、=(32,32),B2=(60,32),B3=(32,50),B4=(60,50),B5=(60,150),B6=(70,140),B7=(200,210),B8=(200,32),B9=(200,40),B10=(200,50),B11=(215,50),B12=(215,35)初始码书：C1=(70,40),C2=(60,120),C3=(210,200),C4=(225,50)例子.图示例子..根据上图，很容易确定初始划分：P1=(B1,B2,B3,B4),P2=(B5,B6),P3=(B7),P4=(B8,B9,B1
11、0,B11,B12)平均失真为D(可用ΔD/D<ϵ作为收敛判断准则)：mean({1508,164,1544,200,900,500,200,949,725,625,100,325})=645计算4个新的码矢量为：{(B1+B2+B3+B4)/4,(B5+B6)/2,B7,(B8+B9,B10,B11,B12)/5}，所以新的码矢量为：C1=(46,41),C2=(65,145),C3=(200,210),C4=(206,41)进一步的例子看lena图像，256×256，8bpp将其分成4×4的小块，共有64×64=4096
12、个，用LBG求它的码书(128个码矢量)，看矢量量化后的图像。压缩比：7/(4*4*8)=5.46875%自适应矢量量化Constantinescu和Storer的方法自适应矢量量化由Constantinescu和Storer开发的自适应矢量量化的方法，使用变长的图像块和码书项（这里把码书
