一种改进的等误差竞争学习矢量量化算法

针对等误差竞争学习矢量量化算法的初始码书生成随机性较强和搜索获胜码字计算量较大这2个缺点,提出了一种改进算法。对于初始码书的缺点,改进算法采用一种基于训练矢量的统计特征量的分类平均初始码书生成算法,同时改进算法利用3个不等式来快速排除大量候选码字,从而解决了原算法计算量较大的问题。仿真实验表明,改进算法的计算量比原算法减小了80%,而图像效果即峰值信噪比(PSNR)比原算法平均提升了0.5 dB左右。     

一种改进的等误差竞争学习矢量量化算法

针对等误差竞争学习矢量量化算法的初始码书生成随机性较强和搜索获胜码字计算量较大这2个缺点.提出了一种改进算法.对于初始码书的缺点,改进算法采用一种基于训练矢量的统计特征量的分类平均初始码书生成算法,同时改进算法利用3个不等式来快速排除大量候选码字,从而解决了原算法计算量较大的问题.仿真实验表明,改进算法的计算量比原算法减小了80%,而图像效果即峰值信噪比(PSNR)比原算法平均提升了0.5 dB左右.     

用于LBG初始码书设计的改进PNN算法

矢量量化初始码书对于码书的形成非常重要,为了改善初始码书的性能和提高最终的码书质量,在分析成对最邻近(pair-wise nearest neighbor,PNN)算法与基础上,提出2种改进算法用于LBG算法初始码书的设计。改进的算法将训练矢量的分量和值排序与一次迭代多次融合用于PNN算法中,有效地降低了PNN算法的复杂度,减小了PNN算法的收敛时间。实验证明,该算法具有合理性和有效性,与LBG算法结合可进一步提高码书质量。     

一种设计LBG初始码书的改进PNN算法

以成对最近邻(PNN)算法为基础,提出了一种用于设计LBG初始码书的改进算法.该算法首先采用随机法或者LBG分裂法选定预备码书,然后以最相邻的原则,将训练矢量依次合并到预备码书的码字中.与PNN算法相比,这种算法生成LBG初始码书的训练时间短.用LBG分裂法得到预备码书后生成的最终码书比随机法的性能稳定.测试结果表明:用该算法得到的码书来恢复语音,其平均谱畸变在1dB左右,2～4dB的谱泄露小于2%,4dB及以上无谱泄露,质量达到了语音编码的要求.     

一种基于模糊聚类的矢量量化码书生成算法

码书设计是矢量量化中的关键技术.为此,针对经典 LBG 算法对初始码书敏感的缺陷提出一种基于模糊聚类的码书生成算法.为了提高收敛速度,首先设定距离门限的初始值,然后依次循环逐级递减调整以减少迭代次数.逐级调整门限的也可以降低新聚类生成的速度,从而得到更好的更具有典型性的码书;此外,通过对胞腔中矢量按从大到小的顺序择优选取,设计出的码书性能更好,更加接近全局最优.将该算法应用于移动语音频编码标准中线谱频率矢量量化的码书训练,与 LBG 算法的对比实验结果表明,该算法在主客观质量评价方面都有效地提高了语音频编码算法的性能.     

基于压缩感知的大容量彩色图像可逆水印算法

针对现有可逆水印算法嵌入容量偏低、水印安全性低以及不适合彩色图像等缺点,提出一种基于压缩感知的大容量彩色图像可逆水印算法.水印信息由灰度化的载体图像经DWT变换和压缩感知、量化、编码生成,提高了水印的安全性;通过计算载体图像不同色彩分量的差值直方图,根据水印信息大小自适应地选择阈值,对分量间差值直方图相差的绝对值进行调整实现水印的嵌入,保证了较好的水印图像质量.实验结果表明:该算法针对不同纹理彩色图像在嵌入率大于1.0bpp时峰值信噪比仍高于30dB,同时压缩感知的引入为水印提供了保密性支持.     

一种新的矢量量化码书设计算法

提出了一种针对码书优化的图像矢量量化算法。首先设定矢量距离的初始门限值,基于空间划分对训练矢量聚类,找到矢量个数小于平均胞腔矢量数的胞腔;提取其聚类矢量后删除该胞腔,然后缩小距离门限值再次聚类提取,依次循环直到聚类矢量个数达到要求。将提取的聚类矢量作为初始码书,进行LBG算法码书设计,有效地改善了传统LBG算法依赖于初始码书而容易陷入局部最优的缺点,采用改进算法生成的码书更接近全局最优,加快了收敛速度。仿真结果证明了该方法的有效性。     

LBG与SOFM应用于矢量量化的比较研究

在介绍矢量量化以及LBG算法和SOFM算法的基础上,通过实验对比了LBG算法和SOFM算法在应用于图象矢量量化压缩过程时,码书大小、码字大小以及初始码书生成方式等因素对图像压缩性能的影响,得到了相关结论:固定码字矢量维数,码书越大,压缩比越小,重建图像质量越好;固定码书,码字矢量维数越小,编码性能越好;LBG算法对初始码书敏感,而SOFM算法由于所具备的自适应特性对初始码书不敏感。论文最后提供了一些改进思路,为改进传统矢量量化算法及设计新的矢量量化算法以提供了参考。     

一种用于加快图像矢量量化的算法

提出了一种应用于正交矢量空间,加快图像矢量化的新算法。该算法图像信号在正交矢量空间中的能量集中性,有效地减小了码书的搜索范围,加快了矢量量化速度。计算机模拟结果表明,在相同的技术指标下,与其他一些方法相比,该算法有效地减少矢量量化的编码时间。     

灰度图象的快速矢量量化

本文改进了矢量量化的码书设计方法和编码的搜索过程，大大提高了矢量码书的训练效率 和编码速度，获得了满意的压缩速度和效果，通过对标准测试图象的测试，速度平均提高了２．６倍，而信噪比却下降很少。