小波变换与矢量量化编码

图象的小波变换具有空－频同时局域化的性质，矢量量化编码能获得较高的压缩率，我们对原始图象经三轮小波分解形成１０个子带，对最低低频分子的子带采用标量量化，而对其余子带采用矢量量化编码。通过编码后的数据，能够重建原图，实验结果证明了这种方法有较好的效果。     

多级矢量量化语音波形

本文介绍了一种通用多级矢量量化器的设计方法。这种量化器能有效地克服运算复杂度与存贮器需要量随矢量维数成指数律增长的困难,因而能采用较大的矢量维数以达到较佳的数据压缩率。该方法允许任意指定量化器的级数、矢量维数、每采样码数或传输速率,并按任意指定的数目生成初始码本并将它们优化到局部最优点,然后从中挑出最佳者。该方法中误差计算为一独立模块,可通过更换不同模块来实现以不同误差测量准则来优化码本。由于该方法能方便地设计出具有各种不同参数的多级矢量量化器,故能对量化器级数、矢量维数、每采样码数及不同误差测量方法与量化器性能的关系作有效地研究模拟。本文还给出用该法设计的传输速率为16kbit/s及9.6kbit/s两个多级语音波形矢量量化器的模拟结果。     

内插矢量量化图象编码

针对传输凝固图象的要求,提出了一种压缩编码方案。方案具有压缩比高,抗干扰能力强,算法简单,易于硬件实现等特点。用它对多幅256×256个象素,每象素8bits 的图象进行了计算机模拟实验。实验结果最高可达31.65 dB(1bit/pixel),恢复的图象主客观效果良好。     

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。     

基于SFCM自适应矢量量化码本训练方法

自适应矢量量化在语音信号处理中有广泛地应用,提出了一种基于SFCM算法的自适应矢量量化码本的训练方法,其特点是通过模糊聚类方法,重新调整训练样本与码字之间的隶属度,达到最小编码失真,使码本更适合新说话人,且计算简单·实验结果表明,可以使编码平均失真下降·     

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。     

基于小波近似的分形矢量量化图像编码方法

本文把小波分解、分形、矢量量化有机地结合起来,提出基于小波近似的分形矢量量化图像编码方法(WA-FVQ-IC)。对原图进行小波分解及四叉树分割,形成小波近似的粗糙图像和分割块的统计平均值,小波近似的粗糙图像经变换构成变换的图像,并据此提取误差信号的码书,而后对误差信号进行分形矢量量化。本方法充分利用小波的多分辨率特性,构成差值信号分形矢量量化的码书,不需要外部训练,解码时不需要迭代,充分发挥了分形和矢量量化的优点。     

STC相关矢量量化图像编码算法的VLSI结构

STC(Switch—Tree Coding)相关矢量量化图像编码系统是在传统的矢量量化的基础上，根据相邻图像块空间相关性的继承性，运用STC编码算法对矢量量化后输出的码字地址进行空间相关继承编码，在不引入任何额外的编码失真的情况下，图像平均比特率可达到0．32bit／pixel。将STC编码算法用VLSI实现后嵌入到已有的矢量量化VLSI结构中，在不降低硬件速度的前提下，提高了图像的压缩率和信道的利用率。模拟与验证结果表明，该结构可以获得约66MPixel／s的数据处理速度，能够满足图像实时传输的需要。     

一种简单的基于矢量量化的方块编码方案

通过对矢量量化优缺点的分析，提出了一种简单的基于矢量量化的方块编码方案，首先经过预实验确定方块分割方法，然后抽取各方块的均值进行标量量化，再对方块中剩余的值进行矢量量化，实验表明此方案的效果很好，而且它的算法简单，易于硬件实现。     

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。     

改进的自组织特征映射算法及其在图像矢量量化中的应用

从自组织特征映射算法的基本思想出发，通过研究ＳＯＦＭ算法在设计矢量是一化码忆上时存在的问题。对其进行了改进，计算机模拟实验的结果表明，改进后的ＳＯＦＭ算法有效地改善了图像编码质量，同时大幅度降低了码书的训练时间，算法简单，易于硬件实现。     

一种小波域分形图像编码算法的研究

针对经典分形压缩算法中编码时间过长的问题,研究了小波变换在分形图像编码中的应用.根据图像经小波变换后能量主要集中在低频系数图像上,并且和同方向高频小波子带之间具有相似性的特点,而分形编码正是利用图像的自相似性,提出了一种小波域分形图像编码算法,仿真结果表明,该算法在保证重构图像质量的前提下,大幅度减少了编码时间,提高了压缩比.     

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。     

一种低码率语音编码矢量量化算法

矢量量化(VQ)是近年来发展迅速的新型的高效信源编码技术,被广泛地应用于移动通信、卫星通信和保密通信等领域。而在矢量量化中,码本的优劣直接影响到 VQ 技术的性能。本文在研究了几种传统的建本算法的基础上,提出了一种高质量的量化方式——非均匀矢量量化(NUVO),并在此基础上提出了适应 NUVO 的建本算法——多级阈值聚类算法(Multi—Stage Threshold Clustering Algorithm——MSTC)。该方案主要建立在矢量自身的概率密度函数(pdf)之上,因此,在质量上有了较大的提高。     

一种基于小波变换的矢量量化方法

该文提出了一种基于又正交小波的矢量量化编码方法。该方法充分利用了不同尺度间小波系数的相关性并采用自组织特征映射神经网络进行矢量量化。实验表明,该方法获得了较高的编码效率和重构图象质量。     

Jacquin分形图象编码方案的改进

针对传统分形图象编码方案存在的缺点,提出了一种改进的编码方案．在此方案中,进一步去除分形变换参数的相关性,有效地提高分形压缩比,在相近的信噪比下,本方案的压缩比比Ｊａｃｑｕｉｎ方案提高了５０％以上;并利用近代滤波技术对解码图象进行处理,使图象的视觉效果大大增强．同时,该方案还有效地提高了编解码的速度．