矢量量化的等误差竞争学习算法

提出了一种使各区域子误差相等的矢量量化算法．该算法利用小渡变换后各子带间的相关性，合理构造矢量．采用最优矢量量化器设计原则．通过调整学习过程中各子区域的误差，使之趋于相等，改善总的期望误差，获得更接近全局最优的码书。实验表明，这种算法获得的码本优于其它几种算法。     

一种基于小波变换的矢量量化算法

提出了一种基于小波变换的矢量量化算法，算法利用小波变换后各子带间的相关性，合理地构造 矢量。采用最优矢量量化器设计原则，给出了小波域的误差竞争学习算法（DCL）实验表明，这种算法获得 的码本优于其它几种算法。     

使用进化策略的图像矢量量化

在分析自组织特征映射（SOFM）算法的基础上,把进化策略引入到矢量量化设计中,在将SOFM算法作为基本聚类算法的前提下,基于等误差原则,利用最大最小原则改变各区域聚类点,使各子区域的误差趋于相等。使用进化策略在子区域误差大的聚类点附近产生新的聚类点,从而调整各个区域的子误差,进一步改善总期望误差。实验证明该方法可克服基本聚类算法落入局部最化的局限。在对Lena图像进行量化的过程中,改善了码书矢量,提高了码书矢量,提高了量化后图像的质量。     

基于部分失真定理的信道最优矢量量化器设计

提出了一个使用进化算法，引入部分失真定理（渐进划分理论）的信道最优矢量量化器（COVQ）的设计算法，采用该算法，在给定信道状态模型和存在的信道噪声的情况下，可有效地提高矢量量化器的性能，实现了COVQ的设计，该算法利用进化策略调整各码矢所确定区域的子误差，从而进一步改善期望误差，与常用的码书设计算法相比较，该算法能较好地调整各区域的子误差，获得比传统算法更高的性能增益。     

一种基于小波变换的矢量量化算法

提出了一种基于波变换的矢量量化逄法，算法利用小波变换后各子带间的相关性，合理地构造矢量。采用最优矢量量化器设计原则，给出了小波域的误差竞争学习算法（DCL）。实验表明，这种算法获得的码本优于其它几种算法。     

采用进化算法优化向量量化

把进化策略引入到矢量量化设计中,提出了一种选择优良后代码书矢量的判据和方法,在使用LBG算法进行聚类的前提下,利用所选择出来的后代矢量调整各个区域的子误差,从而进一步改善期望误差,以获得全局最优码书,实验结果证明,此方法能克服局部最优,改善码书矢量。     

基于模拟退火技术的多级矢量量化编码方案

研究了矢量量化最优码书的形成条件，以多级矢量量化和模拟退火技术为基础，提出一种基于模拟退火技术的多级矢量量化编码方案。实验证明，该算法不仅降低了计算的复杂度和码书存储量，而且在较高压缩比下可获得较好的图像恢复。     

基于二级矢量量化的LPC声码器算法

为了有效地减少语音编码的比特数、降低量化误差以及提高解码语音质量,提出了一种二级矢量量化的LPC声码器算法.该算法在模糊聚类与LBG级联的VQ算法的基础上,进一步采用二级矢量量化算法对特征参数矢量进行量化.特征参数为语音的两个特征值:基音周期与增益.第一级码本为矢量码本;第二级码本为误差码本.将该算法应用于LPC声码器中进行仿真实验,结果表明:该算法能有效地降低量化比特数并且减少了量化误差,从而使解码语音质量得到改善.     

基于小波变换的图像矢量量化方法

从人眼视觉特性的角度研究基于小波变换的图像压缩算法。分析了图像经小波变换后得到的子带图像的视觉特性和统计特性，对传统的矢量量化算法给予改进，提出了一种基于小波变换，符合人眼视觉特性的矢量量化－Ｗａｌｓｈ－Ｈａｄａｍａｒｄ变换域下的矢量量化算法。     

一种平滑运动矢量场的扩散型矢量中值滤波器

提出了一种新的扩散型、自适应加权的矢量中值滤波器(PAWVM)，用于对三维递归搜索(3-D RS)块估计算法产生的矢量场进行调整。该滤波器将前一步估计中所采用的块分解为4个小块以精确地估计物体边界处的运动，并沿扫描方向扩散改进后的矢量；在考虑矢量场本身平滑性的同时，利用各候选矢量的匹配误差，通过一个无特征区域开关进一步控制各矢量权值的计算，提高了反映真实运动的矢量扩散的可能性。试验结果表明，该算法更好地平衡了运动矢量场的一致性和最终的预测误差，使矢量场更接近真实的物体运动。