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基于多级SMVQ的图象编码算法

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标签: 基于多级SMVQ的图象编码算法

基于多级SMVQ的图象编码算法

边缘匹配矢量量化器(SMVQ)是有限状态矢量量化器(FSVQ)的一个分支。该量化器适合于对图像块间相关性高的图像进行压缩编码,其优点是在比特率相近的情况下,编码质量高于传统的穷尽搜索矢量量化编码器,但其缺点是计算量大和比特率固定。本文提出了一种改进的边缘匹配矢量量化器。测试结果表明,该算法是变比特率编码算法,它比边缘匹配矢量量化器的比特率低,编码速度快,编码质量得到提高。图像编码是当今计算机领域的重要问题。图像常常需要进行压缩以便于存储和传输。矢量量化(VQ)是一种简单而有效的重要技术,已经成功地应用到图像压缩和语音编码中。矢量量化过程可以定义为从k  维欧几里得空间Rk  到一个有限子集C  的一个映射,其中C={ci|i=1,2,…,N}称为码书,N  为码书长度。矢量量化包含两个部分:编码器和解码器。为了对一个图像进行编码,编码器首先将原始图像分成Nw×Nh  块,每块图象含k(k=w×h)个像素,即每块图像就是一个k  维矢量。对于每一个图像块x=(x1,x2,…,xk),矢量量化器从码书C  中找出一个与该图像块最匹配的码字cp=(cp1,cp2,…,cpk)代替该图像块,这里cpj代表码字cp  的第j  个分量。欧几里得距离的平方常用来表征矢量x  和码字cp  之间的失真测度

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