加权平方误差测度下的快速矢量量化算法

为降低加权平方误差测度下的矢量量化运算量,针对加权因子固定与不固定两种情况,分别提出了快速搜索算法。加权因子固定时,对等均值最近临搜索算法做了相应改动即可应用;加权因子随输入矢量变化时,提出了一种分裂多级等均值最近临搜索算法,算法提出了3个新的排除准则,在不同的场合下选用部分或者全部,从而有效降低码字搜索运算量。测试结果表明:分裂多级等均值最近临搜索算法能够有效降低加权平方误差测度下矢量量化的运算量,比全搜索算法能够节省约69%的运算量。     

矢量量化快速搜索算法的研究

为了进一步降低矢量量化的运算量,提出了一种新的快速搜索算法.在最近邻域搜索算法的基础上,提出了一个基于矢量分割的一般性码字排除准则.该准则综合利用子矢量的均值和方差参数,构造了一个判决不等式来排除不可能的码字.算法中子矢量的个数设定为2.实验结果表明,该算法的运算时间是改进的等均值等方差最近邻域搜索(IEENNS)算法的80%左右.该算法的性能要优于以往的几种基于不等式判决的快速搜索算法,可以应用在语音和图像编码算法中.     

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.     

矢量量化的投影算法

将矩阵的投影引入到矢量量化中, 达到了在搜索最佳匹配码字的过程中首先在降维空间中将一些侯选码字排除,其中利用了最佳匹配码字的和待编码的矢量的均值和方差与MSE 距离之间的关系不等式.^[1]实际结果表明约 98%的侯选码字被排除,只有2%左右的码字需要直接计算其欧氏距离.     

一种矢量量化的快速码字搜索算法

文章提出了一种基于范数和方差相结合的码字快速搜索算法。该算法在搜索前预先计算码书中码字的范数和方差,并按范数的大小对码书中的码字进行排序;搜索时,利用有序的码书和有效的删除准则,大大减小了码字的搜索范围,从而降低了编码时间。     

基于运动补偿的多级矢量量化联合编码算法

研究了基于运动补偿的多级矢量量化编码方法．针对传统算法编码质量较低的问题,在保持量化器结构不变的情况下,借鉴维特比编码方式,提出多级矢量量化联合编码算法,并采用部分失真快速码字搜索算法提高编码速度．仿真实验表明,与传统MSVQ算法相比,本算法不仅提高了编码图像的质量。而且降低了编码速率．     

矢量量化及其硬件实现

介绍了矢量量化的基本原理。采用矢量量化方法对分辨率为512×512的数字图像进行了计算机模拟,使由原图像的8 bit/像素降到了0.5bit/像素,同时用硬件实现了矢量量化编码.在硬件实现中,其主要部件采用74S器件,用绝对值减法器作为失真运算器以及编码器.与计算机的数据交换采用DMA方式,大大降低了编码时间.完成一幅分辨率为512×512的数字图像的16:1压缩仅需9s时间。     

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。     

一种改进的等范数最近邻码本矢量搜索算法

文章提出了一种改进的等范数最近邻码本矢量搜索算法,该算法预先离线计算好各码本矢量的2-范数和它与中心线的矢量夹角,再根据各码本矢量的2-范数进行升序排列.编码时用二分法搜索到与目标矢量2-范数最近的码本矢量,再排除那些不在目标矢量形成的夹角范围内的码本矢量。结果证明,该算法对比文中列举的其他算法更加高效。     

Hadamard域中结合矢量特征值和子矢量和值的码字快速搜索算法

研究了一种基于Hadamard变换的结合矢量特征值和子矢量和值的快速码字搜索算法.该算法充分利用矢量特征量和子矢量和值在空域和Hadamard域间的联系,建立了一种4步高效排除不等式,再结合部分失真PDS(partial distortion search)排除法,有效地排除了大量不匹配码字.实验结果表明,算法相比于其...     

一种改进的等误差自组织特征映射矢量量化算法

为了改善矢量量化的码书性能和提高神经网络的学习效率,在分析等误差自组织特征映射算法(equidistortion self-organizing feature mapping,EDSOFM)的基础上,提出了一种改进算法.改进算法将模糊神经网的隶属度函数引入到竞争学习算法中,有效地提高了学习收敛速度.针对原算法搜索获胜...     

一种改进的等误差自组织特征映射矢量量化算法

为了改善矢量量化的码书性能和提高神经网络的学习效率,在分析等误差自组织特征映射算法(equidistortion self-organizing feature mapping,EDSOFM)的基础上,提出了一种改进算法。改进算法将模糊神经网的隶属度函数引入到竞争学习算法中,有效地提高了学习收敛速度。针对原算法搜索获胜码字时计算量较大的问题,改进算法通过不等式判决的方法,快速排除了大量的不匹配码字。实验结果表明,改进算法使码书设计的计算量得到明显的减少,而且码书的性能得到了提高。