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《电子科技大学》 2002年
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向量量化与图像压缩——理论分析、算法设计、应用、实现

庞朝阳  
【摘要】: 由于向量量化(Vector Quantization,简称VQ)的压缩比高、失真小,因此它被认为是很有希望的编码方法。码书、搜索器、索引器是向量量化的三个组成部分,向量量化系统由VQ编码器和解码器构成,而解码器只是实现查表操作,所以向量量化器设计的关键内容是VQ编码器中的码书和搜索器设计。其中码书的设计最为关键,它直接影响量化器的性能、编码效率及其实现复杂度。向量量化的两大公认主要问题是码书、搜索器的设计算法。在向量量化中,如何提高处理机速度是比较重要的,因为向量量化的搜索器和码书设计都需要快速处理。并行处理技术是一种提高处理速度的重要方法。该论文工作集中,主要围绕向量量化两大公认主要问题展开。针对这两大主要问题,逐一进行了相关的理论分析,然后根据自己的理论提出了若干串行算法,并且对相应的并行算法作了一定程度的探讨和实验。 具体工作如下: ● 对向量量化的理论分析、证明: 1) 证明了以著名的LBG算法为代表的一般码书训练算法在迭代过程中,各区域序列对应的熵序列收敛。该论文用典型的测试图象Lena、Barbara进行实验,验证了熵收敛规律的正确性。 2) LBG算法代表了码书训练算法的基本思想,目前许多算法都是基于它的,但关于它的理论分析文献不是太多。该论文从理论上分析、证明了LBG算法迭代过程中失真序列分区域收敛特性,并从实验上验证了该特性。 3) 证明了LBG算法作用在以同一有限维线性空间为基础的范数不同的Banach空间上时,只要初始码书相同,则产生相同码书。我们用典型的测试图象Lena进行实验,验证了该结论的正确性。从而在研究LBG算法性能时,我们只需选择最容易研究的Banach空间作研究对象。另外,选择计算量较小的范数,在一定条件下,会减少码书训练时间。 4) 证明了以LBG算法为代表的一般码书训练算法在迭代过程中,各区域序列对应的质心序列收敛。 ● 针对码书设计的算法研究: 5) 以LBG算法为代表的传统的码书训练算法基本上都用量化失真序列收敛作算法停止条件。本文提出了一种简单、快速的新算法。它的基本思想是,不必计算量化失真,直接用区域序列对应的熵序列收敛作停止条件。该算法与经典的LBG算法相比,结构更简单、速度更快、更容易理解。我们用典型的测试图象Lena、Barb做实验。实验结果表明,该算法与著名的LBG算法的PSNR相差小于0.1dB,但它的运行速度比LBG快2倍以上。 6) 以LBG算法为代表的码书训练算法的研究在向量量化技术中比较重要,其中快速算法的研究近十年来倍受关注。本文提出了与不同的快速算法LC。它是基于LBG的,其基本思想是尽早删除迭代过程中已趋稳定的区域,大幅度减少计算的冗余量。它与LBG算法相比,结构简单、速度快。用典型的测试图像Lena和Barbara做实验, 电子科技大学博士论文 表明LC算法峰值信噪比只比LBG算法少2%左右,但运行速度是LBG 的4.61~13.6倍。在比特率为0.375 bit/Pixel条件下,LC算法 与LBG算法的重建图像质量无明显差别。 7)利用LBG算法迭代过程中质心序列收敛特性,提出了一种快速算法。 它的基本思想是,直接去掉LBG算法中量化失真计算,用质心序列收 敛作停止条件。我们用典型的测试图象Lena、Barb做实验。实验结 果表明,该算法与著名的LBG算法的PSNR相差小于0.ldB 但它的 运行时间至少比LBG的运行时间少一半。 8)利用范数等价性和 LBG算法迭代过程中数据是分区域收敛性质,提出 新的码书训练算法FLC。该方法用计算量小的范数进行距离计算和尽 早删除聚类过程中己趋稳定的区域,从而速度非常快。我们用典型的 测试图象Lena和Barb做实验,表明FLC算法以峰值信噪比只比LBG 算法少0.25~0.43dB为代价,把运行时间缩短为LBG的1/3.74~ 1月.59。从失真、运行时间、算法结构是否简单、普遍适用性角度考 虑,与文中六类算法相比,它是综合性能最好的算法。 9)以LBG算法为代表的传统的码书训练算法基本上都用量化失真序列 收敛作算法停止条件。本文提出了一种简单、快速的新算法。它的基 本思想是,不必计算量化失真,直接用区域序列中各区域的元素个数 所成序列收敛作停止条件。该算法与经典的LBG算法相比,结构更简 单、速度更快、更容易理解和控制。我们用典型的测试图象Lena、 Barb做实验。实验结果表明,该算法与著名的LBG算法的PSNR相差 小于 0.ldB 但它的运行速度比 LBG快 2倍以上。 .关于向量量化的搜索器的算法研究: 10)针对高维度量空间,该论文提出的一个时间复杂性度为 O(IOg。N〕快 速搜索算法。并且从理论上完整地论证了该算法(算法正确性、空间 复杂性、时间复杂性),然后再用实验验证。搜索器的设计是向量量 化另一个重要研?
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:TP391.4

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 史岩;基于HLA大规模仿真系统的数据压缩与传输技术研究[D];国防科学技术大学;2005年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
1 龚大年,何芸,曹志刚;视频信号处理器的并行结构综述及分类[J];电子学报;2000年07期
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3 张基宏,何振亚;一种指数型模糊学习矢量量化图像编码算法[J];通信学报;1998年10期
4 徐娟,汪懋华;用于图象处理的小波变换并行算法[J];小型微型计算机系统;1999年01期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 司圣柱;小波变换方法及其在化学中的应用[J];安徽教育学院学报;2004年03期
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10 潘茂贵,张伟林;桥梁结构检测中小波分析的应用研究[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2005年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 朱成华;;基于USB总线的弧焊电参数虚拟检测分析系统设计[A];制造业数字化技术——2006中国电子制造技术论坛论文集[C];2006年
2 党丽华;高志明;韩夏冰;毕慧超;;Q235钢的大气腐蚀电化学噪声小波包分析[A];中国腐蚀电化学及测试方法专业委员会2012学术年会论文集[C];2012年
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6 李映;白本督;焦李成;;基于小波变换和混合进化算法优化设计雷达目标识别系统[A];第九届全国信号处理学术年会(CCSP-99)论文集[C];1999年
7 王波;王炳锡;王杰锋;;小波变换和希尔伯特变换在语音信号处理中的应用[A];第九届全国信号处理学术年会(CCSP-99)论文集[C];1999年
8 王炜;杨道淳;徐柏龄;;小波包变换在语音增强中的应用[A];第九届全国信号处理学术年会(CCSP-99)论文集[C];1999年
9 单承赣;骆正虎;;一种基于小波分析的胃电图处理方法的研究[A];第九届全国信号处理学术年会(CCSP-99)论文集[C];1999年
10 陈向东;袁晓;李齐良;蒋亚东;林理彬;;高斯函数、子波及其局域化特征[A];第十届全国信号处理学术年会(CCSP-2001)论文集[C];2001年
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1 王婷;EMD算法研究及其在信号去噪中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 刘文海;水下被动目标瞬态特征检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 王咏胜;复数轮廓波变换的构造、扩展及其图像处理应用[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 王丽君;基于信号处理的氢燃料发动机优化控制[D];解放军信息工程大学;2010年
5 李诗高;立体影像压缩方法研究[D];武汉大学;2010年
6 吴云龙;GOCE卫星重力梯度测量数据的预处理研究[D];武汉大学;2010年
7 王雷光;基于非模糊均值漂移的高空间分辨率遥感影像区域分割算法研究[D];武汉大学;2009年
8 杨族桥;DEM多尺度表达研究[D];武汉大学;2009年
9 刘春波;统计建模方法的理论研究及应用[D];江南大学;2011年
10 赵红强;基于小波分析的我国经济运行特征研究[D];吉林大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 陈林;基于GIS的流域水文数据的时空分析[D];山东科技大学;2010年
2 吴国曾;实时信号小波分析中边界处理方法及应用[D];郑州大学;2010年
3 李卫鹏;正交小波变换支持向量数据描述方法在故障诊断中的应用研究[D];郑州大学;2010年
4 郑宁;离散分数阶Fourier变换算法的仿真研究及FPGA实现[D];郑州大学;2010年
5 李会臣;基于时频分析的齿轮故障机理及诊断研究[D];郑州大学;2010年
6 宋晓玥;基于TDPCA与SPIHT的高光谱压缩和降维算法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
7 杨雪娇;点云的边界提取及角点检测算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 欧阳杰;基于灰度图像的信息隐藏算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 郭洋;基于嵌入式零树图像压缩编码方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
10 赵忠南;多孔介质气液两相流流型及流型识别[D];哈尔滨工程大学;2010年
【同被引文献】
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1 曹霆,吴彦青,王刚,边计年,薛宏熙;Windows中图形数据传输技术的实现[J];电子技术应用;1999年10期
2 曹星平,黄柯棣;RTI测试研究[J];国防科技大学学报;2002年06期
3 阎丽霞,潘志庚,石教英;三维几何数据压缩研究进展[J];计算机研究与发展;1999年08期
4 任延珍,喻占武,胡瑞敏;基于RTP/RTCP协议的实时数据传输与同步控制策略[J];计算机工程与应用;2003年10期
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6 金哲凡,杨建,石教英;分布式并行绘制系统中几何指令流压缩的研究与实现[J];计算机辅助设计与图形学学报;2002年09期
7 秦爱红,陈礼民;三维几何数据压缩新算法[J];计算机辅助设计与图形学学报;2004年07期
8 王晓豪;一种新的三角形网格压缩算法[J];计算机工程与科学;2003年05期
9 穆源;卞洪流;;基于多线程RTI的Windows仿真程序设计[J];军事通信技术;2004年02期
10 杨丽曼,李运华,袁海斌;网络控制系统的时延分析及数据传输技术研究[J];控制与决策;2004年04期
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 王茂芝;基于小波变换的矢量量化图像压缩编码研究[D];电子科技大学;2003年
【二级引证文献】
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1 陈源龙;李东;马培军;张洪涛;;基于HLA半实物仿真平台体系结构的设计及实时性改进[J];南京航空航天大学学报;2010年04期
2 陈晓怡;吕品;王宇心;;分布式仿真系统中的数据传输研究[J];计算机工程与设计;2010年01期
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1 杨轶群;基于OPNET和HLA的卫星通信网络仿真[D];南京航空航天大学;2011年
2 吴雅婧;CTCS-3级列控仿真测试平台[D];北京交通大学;2008年
【二级参考文献】
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1 郭庆平;多晶片机系统上并行算法的特点和分类[J];计算机应用与软件;1992年05期
2 张基宏,王晖,YoshitoUeno;基于模糊矢量量化图象编码的研究[J];中国图象图形学报;1998年04期
【相似文献】
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1 赵德彬,张世斌,高文;一种使用向量量化及加权技术提高彩色图象显示质量的新算法[J];哈尔滨工业大学学报;1994年02期
2 胡本琼,张先迪,庞朝阳;利用图论设计图像压缩中的向量量化聚类算法[J];四川师范大学学报(自然科学版);2005年03期
3 林行良,苏中民,王庆,戴一奇;向量量化图象中的信息搭载[J];清华大学学报(自然科学版);1997年04期
4 梁忠英,庞朝阳;针对向量量化的一种新的计算机体系结构[J];四川师范大学学报(自然科学版);2003年06期
5 茅宇晨,杨长生;一种高保真的图像压缩算法[J];计算机辅助设计与图形学学报;1999年05期
6 李青,周美莲;图象数据压缩的一种向量量化方法[J];中南民族学院学报(自然科学版);1996年04期
7 郭洋,李水根,白涛;分形和向量量化优化混合的图像压缩算法[J];贵州工业大学学报(自然科学版);2003年06期
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10 杨书俊;黄东军;;基于向量量化的图像超分辨率方法[J];计算机工程与应用;2010年17期
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2 高文;闫宝杰;张晶;;一种开放型通用语音信号处理平台——EOGI[A];第三届全国人机语音通讯学术会议论文集[C];1994年
3 朱岩;赵旭;刘允才;;基于稀疏编码和局部时空特征的人体动作识别[A];第十五届全国图象图形学学术会议论文集[C];2010年
4 张旗;梁德群;;基于压缩域的图像检索技术[A];第六届全国计算机应用联合学术会议论文集[C];2002年
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1 庞朝阳;向量量化与图像压缩——理论分析、算法设计、应用、实现[D];电子科技大学;2002年
2 何斌;CCD航天摄影测绘图像数据变换压缩编码的研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2002年
3 章春娥;数字图像水印算法研究与透明性评价[D];北京交通大学;2006年
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1 杨书俊;基于向量量化的图像超分辨率方法研究[D];中南大学;2009年
2 刘峨;基于Meanshift和EMD的图像检索系统研究[D];广东工业大学;2007年
3 赵玉宝;基于小波变换的图像压缩编码技术[D];山东大学;2006年
4 唐凌;基于JPEG2000压缩码流的图像检索法[D];北京邮电大学;2007年
5 刘明政;低质量车牌图像自动识别关键技术研究[D];国防科学技术大学;2005年
6 赵鹏;基于DSP的连接数码语音识别研究与设计[D];湖南大学;2006年
7 江浩;基于0-8标度的有向加权图法在群决策中的应用[D];合肥工业大学;2008年
8 夏文文;自组织神经网络的新算法以及应用[D];江南大学;2008年
9 桑立锋;动态贝叶斯网络及其在说话人识别中的应用[D];浙江大学;2004年
10 王海霞;基于MPEG-7的图像检索技术[D];广西大学;2004年
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