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基于多级SMVQ的图象编码算法
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2009-08-07
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边缘匹配矢量量化器（SMVQ）是有限状态矢量量化器（FSVQ）的一个分支。该量化
器适合于对图像块间相关性高的图像进行压缩编码，其优点是在比特率相近的情况下，编码质量高于传统的穷尽搜索矢量量化编码器，但其缺点是计算量大和比特率固定。本文提出了一种改进的边缘匹配矢量量化器。测试结果表明，该算法是变比特率编码算法，它比边缘匹配矢量量化器的比特率低，编码速度快，编码质量得到提高。
图像编码是当今计算机领域的重要问题。图像常常需要进行压缩以便于存储和传输。
矢量量化（VQ）是一种简单而有效的重要技术，已经成功地应用到图像压缩和语音编码中。
矢量量化过程可以定义为从k 维欧几里得空间Rk 到一个有限子集C 的一个映射，其中C＝{ci|i=1,2,…,N}称为码书，N 为码书长度。矢量量化包含两个部分：编码器和解码器。为了对一个图像进行编码，编码器首先将原始图像分成Nw×Nh 块，每块图象含k（k=w×h）个像素，即每块图像就是一个k 维矢量。对于每一个图像块x=(x1,x2,…,xk),矢量量化器从码书C 中找出一个与该图像块最匹配的码字cp=(cp1,cp2,…,cpk)代替该图像块，这里cpj代表码字cp 的第j 个分量。欧几里得距离的平方常用来表征矢量x 和码字cp 之间的失真测度
器适合于对图像块间相关性高的图像进行压缩编码，其优点是在比特率相近的情况下，编码质量高于传统的穷尽搜索矢量量化编码器，但其缺点是计算量大和比特率固定。本文提出了一种改进的边缘匹配矢量量化器。测试结果表明，该算法是变比特率编码算法，它比边缘匹配矢量量化器的比特率低，编码速度快，编码质量得到提高。
图像编码是当今计算机领域的重要问题。图像常常需要进行压缩以便于存储和传输。
矢量量化（VQ）是一种简单而有效的重要技术，已经成功地应用到图像压缩和语音编码中。
矢量量化过程可以定义为从k 维欧几里得空间Rk 到一个有限子集C 的一个映射，其中C＝{ci|i=1,2,…,N}称为码书，N 为码书长度。矢量量化包含两个部分：编码器和解码器。为了对一个图像进行编码，编码器首先将原始图像分成Nw×Nh 块，每块图象含k（k=w×h）个像素，即每块图像就是一个k 维矢量。对于每一个图像块x=(x1,x2,…,xk),矢量量化器从码书C 中找出一个与该图像块最匹配的码字cp=(cp1,cp2,…,cpk)代替该图像块，这里cpj代表码字cp 的第j 个分量。欧几里得距离的平方常用来表征矢量x 和码字cp 之间的失真测度
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