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矢量量化编码算法及应用研究

陆哲明  
【摘要】:在航天、军事、气象、医学、多媒体等领域中经常需要大量存储和传输各种静态图像和视频图像。为了提高传输效率和减少存储空间,必须采取有效的压缩编码算法消除图像中所包含的各种冗余信息并在给定的失真条件下使用尽量少的比特数来描述图像。矢量量化(VQ)作为一种有效的有损压缩技术,其突出优点是压缩比大以及解码算法简单,因此它已经成为图像压缩编码的重要技术之一。矢量量化压缩技术的应用领域非常广阔,如军事部门和气象部门的卫星(或航天飞机)遥感照片的压缩编码和实时传输、雷达图像和军用地图的存储与传输、数字电视和DVD的视频压缩、医学图像的压缩与存储、网络化测试数据的压缩和传输、语音编码、图像识别和语音识别等等。矢量量化技术的研究涉及多学科领域的理论和技术,无论从理论角度还是从应用角度来看,开展对矢量量化技术的研究,不但具有重要的学术意义,还有极为重要的国防意义和经济意义。 矢量量化的理论基础是香农的速率失真理论,其基本原理是用码书中与输入矢量最匹配的码字的索引代替输入矢量进行传输和存储,而解码时只需简单的查表操作。本文系统地综述了矢量量化技术理论在近二十年来的发展历程、目前的研究现状和未来的发展趋势。本文在静态图像压缩编码的应用背景下,重点研究基本矢量量化的三大关键技术,即码书设计、码字搜索和码字索引分配。一方面,分析现存的各种算法的优缺点,提出各种改进算法。另一方面,结合其它领域的技术和理论,提出各种新颖的算法,并开辟矢量量化技术的新应用方向——数字水印处理。本论文的主要创新成果如下所述: 传统的遗传码书设计算法采用基于码书的解描述方案并在每次迭代中融入传统的码书设计算法(LBG),所以计算量非常大。为了减少计算量,本文提出基于训练矢量划分的遗传码书设计算法,该算法在每次迭代中不需要融入LBG算法; 为进一步提高码书性能,本文把遗传码书设计算法和传统的模拟退火算法相结合,提出遗传退火码书设计算法。仿真实验表明,与LBG算法相比,这两种算法不仅大大降低了码书设计时间而且显著提高了码书性能。为了改善禁止搜索算法的局部搜索能力以提高搜索全局最优码书的能力,本文在禁止搜索算法中融入模拟退火机制,提出改进的禁止搜索码书设计算法。其次,利用禁止搜索技术,解决了传统的最大下降码书设计算法的最优分割


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