一种新的矢量量化初始码书算法

被引:1
作者
陈冬梅
机构
[1] 桂林电子科技大学信息与通信学院
关键词
矢量量化; 自组织特征映射; 图像压缩; 初始码书;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
矢量量化的核心问题是初始码书设计。针对已有的随机法和分裂法等初始码书算法存在无效码矢多、运算量大等缺点,在训练矢量集随机抽取法的基础上提出一种新的初始码书算法即方差排序法,并应用到基于自组织特征映射(SOM)的矢量量化(VQ)中。实验结果表明,当码书尺寸大于256时,均值排序法的峰值信噪比(PSNR)比训练矢量集随机抽取法、分离平均法高,而且随码书尺寸的增加,峰值信噪比的改善程度大。
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