一种结合小波变换的矢量量化快速编码算法

研究了一种基于均方误差(MSE)测度的矢量量化快速编码算法,算法利用小波变换的特点,合理构造矢量.结合非线性插补矢量量化技术、矢量和值差法、部分失真排除法和一些典型的小波系数的极性判断,在搜索编码过程中,有效排除部分候选码字.实验结果表明,相对于穷尽搜索方法,计算量有明显降低,计算时间减少约98%.     

基于小波变换的矢量量化快速编码算法

提出了一种基于均方误差（MSE）测度的矢量量化快速编码算法，算法利用小波变换的特点，合理地构造矢量，结合非线性插补矢量量化技术、矢量和值差法和部分失真排除法，在搜索编码过程中，有效排除部分候选码字。实验结果表明，相对于穷尽搜索方法，计算量有明显降低，计算时间减少约97%。     

一种结合小波变换的矢量量化快速编码算法

研究了一种基于均方误差(MSE)测度的矢量量化快速编码算法。算法利用小波变换的特点，合理构造矢量，结合非线性插补矢量量化技术、矢量和值差法、部分失真排除法和一些典型的小波系数的极性判断，在搜索编码过程中，有效排除部分候选码字。实验结果表明。相对于穷尽搜索方法，计算量有明显降低，计算时间减少约98％。     

变比特率均值匹配相关矢量量化图像编码算法

矢量量化(VQ)是一种有效的数据压缩技术。为找出与输入矢量最匹配的码字,传统的穷尽搜索矢量量化编码算法需要计算输入矢量与所有码字之间的失真测度。码书大小和矢量维数越大,穷尽搜索矢量量化编码的计算复杂度就越高。为了降低穷尽搜索矢量量化器的编码复杂度,本文提出了一种用于快速图像编码的均值匹配相关矢量量化器(MMCVQ)。在编码前,首先计算所有码字的均值,然后按照这些均值从小到大对码书进行排序。编码阶段,利用邻近图像块的高度相关性和当前输入矢量的均值共同确定相应的码字搜索范围。实验结果表明,当阈值大小为320时,与传统穷尽搜索矢量量化编码法相比,虽然MMCVQ算法的编码质量下降约0.3～0.4dB,但速度快14倍而且比特率下降0.1～0.2比特像素。     

一种改进的树形矢量量化编码算法

矢量量化中的一个最严重的问题是在一本码本中搜索最近码字的高计算复杂度。本文在研究树形矢量量化的基础上提出了一种改进的树形矢量量化编码算法。实验结果表明,本文提出的编码算法相对于树形矢量量化算法可大大改善峰值信噪比（ＰＳＮＲ）。     

矢量量化中的非二元树搜索算法

在矢量量化(VQ)系统中,搜索算法是实现编码的关键技术.本文介绍非二元树搜索矢量量化系统的码本设计和搜索算法.计算机模拟实验结果表明,非二元树搜索矢量量化在失真性能和存储量方面明显优于二元树搜索矢量量化,而计算量只有全搜索矢量量化的几分之一.     

一种改进的AMR—WB矢量量化码字搜索算法

AMR—WB是一种高品质的宽带语音编码技术,其矢量量化时一般采用全搜索算法,该算法虽然精度比较高,但却存在计算复杂度高、搜索速度慢的问题．针对以上问题,提出了一种改进的矢量量化码字搜索算法．该算法引入了部分失真搜素算法,并对其初始匹配码字的设置进行了优化．仿真结果表明,改进后的算法在保证语音质量的前提下,提高了码书搜索的速度,从而改善了AMR．WB编码的效率．     

基于子矢量技术的矢量量化码字快速搜索算法

针对矢量量化编码过程中,码书搜索计算量较大的问题,提出一种基于子矢量技术的矢量量化码字快速搜索算法.算法使用小波变换后的系数合理构造矢量,在码字搜索过程中将输入矢量和码字划分为几个互不重合的子矢量,利用各个子矢量的2范数建立码字排除不等式,最终实现快速排除不匹配码字的目的.实验结果表明,该算法比EEENNS(equal-average equal-variance equal-norm nearest neiohbor search)算法在失真计算次数和计算复杂度上分别减少了51%～63%和25%～40%.相比Pan的算法减少了28%～41%的失真计算次数和31%～44%的计算量,而比Chen的算法则减少了8%～22%的失真计算次数和11%～19%的计算量.     

基于小波变换的矢量量化快速码字搜索算法

针对矢量量化过程中编码的复杂性,提出了一种基于小波变换的自适应快速码字搜索算法.该算法使用欧几里德距离的平方作为量化的失真测度,首先为输入矢量选择合理的初始匹配码字,然后利用多控制点的三角不等式和变换域中矢量的性质去排除不可能匹配的码字,最后通过搜索空间的逐次降低找到与输入矢量最匹配的码矢量.仿真结果表明：在需要很少预先计算量和额外存储量的条件下,文中算法的编码质量和全搜索算法相同,但是其计算量却极大地降低.     

矢量量化的一种快速编码算法

矢量量化的计算量主要在于搜索最近的码字,这也是矢量量化实用化的障碍。作者在该文中提出了一种不增加量化噪声快速编码算人实验结果表明,所提出的快速编码算法相对于穷尽搜索算法只需增加较小存储量,就将使小算时间可大大降低。