摘要：提出一种可以自动调节子图像块尺寸的矢量量化算法———图像块动态划分矢量量化 该算法在进行编码前 ,首先对待编码子图像块及其相邻块进行相关度分析 ,通过预设的阈值 (最大相关度 )进行分类编码 :如果相关度小于阈值 ,则对 8× 8图像块进行编码 ;否则 ,对 4× 4的图像块进行编码 实验结果表明 ,相对于普通矢量量化 ,文中算法不但可以提高压缩率和编码速度 。

摘要：近年来对图像处理的研究已从二维(2D)向三维(3D)及更高维方向发展。但对3D图像分割的研究目前尚不够深入,仍以基于2D图像的分割方法为主。提出了一种可有效利用空间信息的3D图像自适应分割方法:先进行层间插值、空间子块的边缘与非边缘模式分类;并对非边缘模式子块进行基于矢量量化的分割,同时设计出一种最优码本求取方法来自适应确定分割的数目;再对边缘模式子块根据非边缘模式子块的分割结果进行逐点检测和划分。文中利用IBSR医学图像库的仿真人脑数据和实际人脑核磁共振成像(MRI)样本进行实验,验证了该方法的有效性。同时通过对同一病患不同时期的MRI数据样本进行实验,得到了诸如不同时间病灶部位的体积变化情况等十分有价值的临床医学信息。

摘要：针对粒子群优化算法(PSO)应用于矢量量化时,最优粒子对与其对应维度距离较大的粒子缺乏有效指导问题,提出适用于矢量量化的改进粒子群优化算法(IPSO_VQ).该算法通过建立粒子与榜样粒子的维度映射关系,以基于映射关系的维度学习代替对应维度学习关系,使粒子相关维度间的学习有一定相关性,增强算法局部搜索能力.同时,借鉴广泛学习粒子群优化(CLPSO)算法中的广泛学习思想,并将其应用于基本 PSO 中的全局最优位置学习部分,通过对多个粒子的广泛学习,增加种群的多样性.实验结果表明该算法有效避免种群早熟收敛,从而使解码恢复图像获得更高的主客观质量.

摘要：根据等失真(Equidistortion)理论提出了一种基于改进的自组织特征映射(SOFM)神经网络的矢量量化方法,该算法将失真敏感机制引入神经网络的竞争学习过程。通过调整码字的部分失真来指导神经网络的学习,以使得所设计的码书平均失真最小。同时把矢量量化应用于图像的小波变换域,根据图像小波变换高频系数的空间分布特点来组织码书,从而进一步提高码书的质量和适应性。通过实验对算法的性能进行了分析,证明了算法的有效性。

摘要：本文给出了一种新的图像矢量量化码书的优化设计方法——粒子对算法.在传统粒子群优化(ParticleSwarm Optimization,PSO)算法的基础上,用两个粒子构成了群体规模较小的粒子对,在码书空间中搜索最佳码书.在每次迭代运算中,粒子对按先后顺序执行PSO算法中的速度更新、位置更新操作和标准LBG算法,并用误差较大的训练矢量代替越界的码字.此算法避免粒子陷入局部最优码书,较准确地记录和估计每个码字的最佳移动方向和历史路径,在训练矢量密集区域和稀疏区域合理地分配码字,从而使整体码书向全局最优解靠近.实验结果表明,本算法始终稳定地取得显著优于FKM、FRLVQF、RLVQ-FVQ算法的性能,较好地解决了矢量量化中初始码书影响优化结果的问题,且在计算时间和收敛速度方面有相当的优势.

摘要：提出了一种遗传k-均值算法，该算法通过改进标准遗传操作及采用可变变异率，使 其在矢量量化应用中表现出很好的性能。实验证明，该算法能够获得质量高于k-均值和模糊 k-均值算法的矢量量化码书，为设计全局最优码书提供了新思路。

摘要：针对高光谱影像光谱维的数据量大、传统影像压缩方法不易于保存光谱内信息的特点,对矢量量化数据压缩方法中码书设计和码字搜索两个关键技术进行详细地研究,提出针对高光谱影像压缩的改进方法,并在此基础上实现了对高光谱影像的矢量量化压缩算法。最后通过对不同波段组合的AVIRIS的高光谱数据的实验,从压缩后的压缩率、速率和失真率等方面进行观察和对比,证明矢量量化压缩算法对高光谱影像具有显著的压缩效果。

摘要：本文应用矢量量化技术(Vector Quantization)和隐马尔柯夫模型方法(Hidden Markov Model)为一个全字汇量的孤立字普通话语音识别系统设计了韵母识别子系统.该系统由韵母信号析取器、滤波器阵列特征分析器、矢量量化器、预识别器、隐马尔柯夫模型匹配器和决策器组成.根据对汉语中1172个不同音节的语音信号测试结果,决策器输出的准确率(即系统的最后识别准确率)为89.5%,而前两个估计的识别准确率则达到97.2%.系统的训练包括生成矢量量化器的码字和为每一个韵母建立隐马尔柯夫模型,改进了Linde 等人提出的码字生成算法,提出了一个得到隐马尔柯夫模型参数的系统化方法.

摘要：本文提出了一个基于进化算法的信道最优矢量量化器(COVQ)设计算法。该算法在给定信道状态模型和存在信道噪声的情况下,可以有效地提高矢量量化器的性能,实现了信道最优矢量量化器的设计。与目前常用的码书设计算法比较,实验结果表明该算法可获得比传统算法更高的性能增益。

摘要：本文用基于神经网络的矢量量化方法实现面向图像的调色板设计。以均匀颜色空间的距离作失真测度，以矢量量化的码书设置颜色寄存的颜色值。实验证明，效果令人满意。