矢量量化的图像压缩技术及应用
改进自适应LBG矢量量化算法在干涉高光谱图像压缩中的应用
０ 和量化索引 ， 相应 的编码 比特数为
Ｒ — ＲｊＩ ＋ Ｒｃ ｋ ｒ Ｉ （ ｃ ｏ ｄ （） ３
式 中， ｎ Ｒ， 为量化索引的编码 比特数 ， ｅ ｄ Ｒ
ｋ 表示码 书的编
码 比特 数 。 意 到 Ｒ 与 矢 量 量化 的级 数 Ｌ 有 关 。在 满足 量 化 注
误差要求下 ， 存在最优 的量化级数 Ｌ使压缩 比最大 。 在无损压缩中 ， 了完全恢复 为
Ｌ Ｇ 码 书 的产 牛 通 过 计 算 最 小 失 真 准 则 下 的 最 优 质 心 Ｂ 来 实 现 。递 归 的 Ｌ Ｇ 算 法 包 含两 个 步 骤 ： 先 ， 利 用 当前 Ｂ 它
绍了数字图像矢量量化的方法 。矢量量化技术本 质 是 一组 存储在码 书巾的图案 ， 在数字 图像编码 中 ，选取最 好的具 有
Ｍｅｎ ） ａ ｓ 问题 。
化 。 法在多维～ 的推广 ，通常称 为 Ｌ Ｇ算法 Ｊ 算 Ｉ ： Ｂ 。自此 ，矢
量 量 化 研 究 开始 进 入 高 潮 ， 多学 者对 矢 量 量化 所 涉 及 的 各 许
个 方 面进 行 了系 统 的 研 究 ，主 要 包 括 失 真 测 度 、码 书 设 订‘ 、
示 为
Ｒ — Ｒ ＋ Ｒ ｃ ｋ Ｒｄ 】 【 ＋ 】 ｄ （） ４
量化误差 ｄ 也需 要被
处 理 并 传 输 。因 此 Ｌ Ｇ 方 法 中所 有 的 编 码 比特 数 目可 以表 Ｂ
给 由 Ｐ（ 表示 的簇 。 果对 于所有 ｋ ， ，…，Ｎ 均有 ｌ ｃ） 如 一１ ２ ｌ —ｑ ｌ ≤ ｓ一 Ｉ， Ｓ∈Ｐ（ 。 ｌ ｌ则 ０） 此时 ｄ 一 Ｉ 一 Ｉ； Ｊ Ｓ ｆ
码书的快速搜索算法以及各种类 型的矢 量量化 系统 。 量量 矢 化技术被成功地应用在语音和 图像编码 中 ，取得 了令人 瞩 口 的成果 。 ａ 在文 献 ［ ］ Ｇｒｙ ４ 中给 出 了矢 量 量化 在数 字 图像
光栏法矢量压缩
光栏法矢量压缩光栏法矢量压缩是一种用于图像压缩的方法，它基于矢量量化的原理，通过将图像中的像素分组并用较少的矢量表示，从而实现对图像数据的压缩。
本文将介绍光栏法矢量压缩的原理和应用，以及其在图像处理领域的重要性。
一、原理概述光栏法矢量压缩是基于矢量量化的一种图像压缩方法。
矢量量化是一种将连续数据离散化的技术，它将连续的像素值分组成有限个矢量，并用这些矢量来表示原始图像中的像素。
在光栏法矢量压缩中，首先将图像划分为不重叠的块，然后对每个块进行矢量量化。
具体来说，光栏法通过将每个块分成若干行（光栏），然后将每一行中的像素作为一个矢量，将这些矢量进行编码，并用于重构原始图像。
二、光栏法矢量压缩的过程光栏法矢量压缩的过程主要包括以下几个步骤：1. 图像划分：将原始图像划分为不重叠的块，通常是固定大小的正方形块。
2. 光栏划分：对每个块进行光栏划分，将每个块分成若干行。
3. 矢量量化：对每一行中的像素进行矢量量化，将像素值编码为一个矢量。
4. 重构图像：根据编码后的矢量，重构原始图像。
三、光栏法矢量压缩的优势和应用光栏法矢量压缩具有以下几个优势：1. 压缩效率高：光栏法矢量压缩可以显著减少图像数据的存储空间，降低传输成本。
2. 保持图像质量：光栏法矢量压缩可以在保持图像质量的同时实现数据压缩，避免了传统压缩方法中可能出现的信息损失。
3. 快速解码：光栏法矢量压缩的解码过程简单高效，可以快速地将压缩数据解码成原始图像。
光栏法矢量压缩在图像处理领域有着广泛的应用。
例如，在无人驾驶领域，图像数据的传输和存储是一个重要的问题，光栏法矢量压缩可以有效地解决这一问题。
此外，在医学影像处理、视频传输和存储等领域也都可以应用光栏法矢量压缩来实现高效的数据压缩和传输。
四、光栏法矢量压缩的发展趋势随着图像处理技术的不断发展，光栏法矢量压缩也在不断改进和优化。
未来的发展趋势主要包括以下几个方面：1. 压缩率提高：研究人员将继续改进光栏法矢量压缩算法，提高其压缩率，以更好地满足高清图像和视频的传输和存储需求。
矢量压缩方法
矢量压缩方法
矢量压缩方法是一种基于数学模型的数据压缩技术，它通过对图形、图像等矢量数据进行分析、抽象和编码，将原始数据压缩成更小的体积，同时保持图形的质量和细节信息。
相比于传统的基于像素的压缩方法，矢量压缩方法能够更有效地压缩数据，减小存储空间和传输带宽的需求。
矢量压缩方法的核心思想是利用数学模型对图形进行描述和编码。
常用的数学模型包括贝塞尔曲线、NURBS曲线、多边形等等。
在矢量压缩中，将矢量数据转换成数学模型表示后，可以通过对模型参数进行编码来实现压缩。
矢量压缩方法的优点在于其压缩率高且不会产生像素化的失真。
此外，矢量数据具有可编辑性，可以在不失真的情况下进行缩放、旋转或变形等操作。
因此，矢量压缩方法被广泛应用于图形设计、CAD/CAM、地图制作、动画制作等领域。
总之，矢量压缩方法是一种高效、稳定的数据压缩技术，它为数字媒体的存储和传输提供了重要的解决方案。
- 1 -。
图像压缩算法的改进与应用研究
图像压缩算法的改进与应用研究图像压缩是计算机图像处理中的一项重要技术，它通过对图像进行编码压缩，从而减小图像文件的大小，实现图像传输和储存的高效性。
虽然已经存在很多压缩算法，但是随着计算机技术不断地发展和提升，压缩算法的改进和应用已成为计算机图像科技研究的热点领域。
那么，如何改进图像压缩算法，并将改进后的算法应用到实际中？本文将从理论和实践的角度，对图像压缩算法的改进和应用进行探讨。
一、压缩算法的分类和概述图像压缩算法可以分为有损压缩算法和无损压缩算法。
有损压缩算法是通过去掉图像中的冗余或者不必要的信息，并对像素值进行分布调整来实现对图像的压缩的，这样压缩的过程中会改变原图的质量。
而无损压缩算法是在完全不改变原图像的情况下，通过对像素点的重新编码来实现对图像的压缩。
无损算法保持了原始图像的全部信息，但是压缩率一般较低。
图像压缩主要分为两个步骤，解决了压缩和解压缩的过程，下面是压缩和解压缩过程的大致描述：压缩过程：1.采集原始图像2.利用离散余弦变换（DCT）将图像分解为频域分量3.量化频域分量，实行熵编码解压缩过程：1.得到压缩数据2.利用熵解码得到量化的频域分量3.通过离散余弦逆变换（IDCT）重建出原始图像二、压缩算法的改进1.基于深度神经网络的压缩算法深度神经网络是一个有效的模式识别方法，可以对图像进行压缩，并且不会影响图像的质量。
文章中利用了卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）作为图像分解和重建的基础模型，实现高效的图片压缩和恢复。
该方法在通过减少卷积滤波器的数量，减少神经元的数量以减少参数数量的情况来实现压缩率。
该方法的优点在于，可以通过调整网络中的参数来改变压缩率，并且不会影响图像的清晰度和质量。
2.借鉴图像复制技术的压缩算法该方法基于整数变化域的二进制-渐变膨胀提出了一种新的压缩方法。
具体上，该方法利用图像复制技术，在原始图像的基础上生成固定大小的副本，通过对这些副本的变化来获得两个矢量量化器（VQ）的压缩位，最后通过计算副本与原始图像之间的误差来恢复原始图像。
向量量化图像压缩方法研究
向量量化图像压缩方法研究近年来，随着数字图像应用领域的广泛拓展，图像压缩技术也日渐成熟。
其中，向量量化图像压缩方法成为了一种较为流行的图像压缩技术。
这种压缩方法的特点是通过将像素点构成的向量压缩到一个较小的码簇中，使得图像能够达到较好的压缩率和保持较高的图像质量。
本文将探讨向量量化图像压缩方法的具体实现和应用相关的技术。
一、向量量化图像压缩方法的原理向量量化（Vector Quantization，简称VQ）是一种多维信号处理技术，也是一种最优矢量量化方法。
它通过将多维空间分割成数量众多的区域（码簇），用一个实验类的代表矢量表示每个区域的所有矢量，并使用相同的代表矢量替换源矢量，从而用少量的信息来表示较大数量的矢量。
对于图像压缩来说，将一张图像看成是一个由像素点构成的向量集合，那么向量量化就可以被用来对图像进行压缩。
这种压缩方式的实现一般包括以下步骤：1.将图像分解为若干个连续的矩阵块（如8×8的小块）。
2.把每个矩阵块表示为一个高维向量。
3.使用聚类算法（例如K均值聚类算法）把这些向量分到不同的码簇中。
4.用每个码簇的代表向量表示该码簇中的所有向量，从而实现压缩。
二、向量量化图像压缩方法的实现在实现向量量化图像压缩方法时，需要注意的一些问题：1.码簇数量的确定：对于给定的图像，最佳码簇数量的选择方法是在压缩率和图像质量之间进行权衡。
码簇数量过多会导致压缩率下降、图像质量过分损失，码簇数量过少会导致失真度过大、信息量不足。
2.聚类算法的选择：算法的作用是把像素点转换成向量后，对这些向量进行聚类。
常见的聚类算法有K-均值算法、LVQ算法等。
对于图像压缩而言，K-均值算法是一种较为实用的聚类算法，因为它不仅算法简单，分类准确率高，并且可并行加速。
3.代表向量的计算：在将向量分到各个码簇之后，就需要用该码簇的代表向量来替代向量。
代表向量通常能够很好地保留原有向量的信息，同时能够减少用于表示向量的信息量。
向量量化技术在图像压缩中的应用研究
向量量化技术在图像压缩中的应用研究在当今数字时代，图像处理已成为一门重要的学科，而图像压缩技术也是图像处理中必不可少的一部分。
向量量化技术是一种基于向量量化思想的数据压缩方法，其在图像压缩中的应用受到了越来越多的关注。
向量量化技术是基于离散的向量空间中，通过对向量进行分组、量化和编码来达到数据压缩的目的。
在图像处理中，将图像分割成若干个子区域，然后利用向量量化技术对每个子区域进行压缩处理，最终得到压缩后的图像。
向量量化技术具有压缩比高、图像质量好、压缩处理速度快等优点。
目前，向量量化技术已被广泛应用于数字媒体领域，如图像处理、视频编码等方面。
其中，在图像压缩处理中，向量量化技术的应用尤为突出。
在向量量化技术中，通常会采用欧氏距离作为度量标准，即通过计算欧氏距离来度量样本之间的相似度。
在图像处理中，将图像像素作为向量，然后将这些向量进行聚类和编码，得到压缩后的图像数据。
在向量量化技术的应用中，簇的个数和向量的维数是两个重要的参数。
随着向量维数的增加，簇的个数也会随之增加，导致计算量增大，但压缩比却可以得到改善。
因此，在选择向量维数和簇的个数时，需要综合考虑压缩比和计算量之间的平衡。
在实际应用中，向量量化技术需要选择一个合适的聚类算法，以获得较好的压缩效果。
目前，常用的聚类算法有K-Means算法、自组织映射算法等。
其中，K-Means算法是一种实现简单、计算量较小且效果较好的聚类算法，因此在向量量化技术中得到了广泛的应用。
此外，在向量量化技术中，为了提高压缩效果，通常会采用一些优化方法，如平滑处理、补偿处理等方法。
平滑处理可以在一定程度上降低图像的噪声，从而提高图像的压缩效果；补偿处理可以对图像进行一些变换，使得图像在压缩后不失去过多的信息，从而提高压缩效果。
总之，向量量化技术作为一种优秀的数据压缩方法，已经在图像处理中得到了广泛的应用。
在实际应用中，我们需要根据图像的特点和需求，选择合适的向量量化技术参数和优化方法，以获得较好的压缩效果。
矢量量化的图像压缩技术及应用
由上所述，LBG算法是一个不断迭代、 不断调整聚类中心的过程，聚类速度慢，初 始点的选取对聚类影响大。所以如何克服经 典LBG算法因迭代次数过大而导致程序运行 时间长的缺点值得进一步对算法研究，提出 不仅缩短运行时间，又能提高解码出来后图 像的质量的算法。
谢谢大家
矢量量化的图像压缩技术
通信与信息系统 汪金涛
矢量量化过程： A B C
矢量量化码书的设计
编码阶段
解码阶段
选择最优训练码书
•要实现信噪比高的矢量量化压缩图像 ，先要建立一个优质的训练码书。要 做好Байду номын сангаас量量化算法，建立好的训练码 书是关键。 •采用的压缩图像是512*512的，先选 择码书大小为64的为例，这样每个图 像就是8*8的图像块，再设定码书中 码字的大小为4*4。
•由于矢量量化压缩图像的方法就是对图像 行比较，选出最贴近码书中码字的数值， 用码书中的数值代替该图像中对应位置上 的数值，而且代入的数值只是对应码字的 位置编号，并不是该码字的数值，通过这 样的方法对图像进行压缩。最后图像中， 出现的数值就是1~64，分别代表每个位置 中，对应的训练码书中的数值。
•
码本设计对压缩性能产生重要影响，码本设 计的好坏直接关系到图像矢量量化的质量。
• 最著名的优化码本设计算法是由Linde等人提 出的LBG算法。其主要思想是：从一组码矢量 出发，将所有的图像适量进行划分，然后再 重新计算码矢量，直到码矢量的变化收敛时 ，即完成了码书的选择。
LBG算法的基本步骤如下：
m 1 m 1 m m
Dm (Qm )
的码字中的编号代替原图像中的数值。 对图像进行距离的计算，并得出最相近 数值，用其对应的编号进行代替，从而 实现矢量量化的压缩过程。压缩后，图 像中的所有数据都被码书中码字的编号 代表了，这样就压缩了数据的存储量， 实现了编码中压缩算法的目的。
图像编码中的向量量化技术解析(四)
图像编码中的向量量化技术解析在图像编码领域中，向量量化（Vector Quantization）是一种常用的无损压缩技术。
它通过将连续值的数据集合映射到离散的码本中，以达到减少数据量的目的。
在本文中，我们将深入探讨向量量化技术的原理、应用以及优缺点。
1. 原理解析向量量化的核心思想是将连续的特征向量分组为离散的码本。
它首先根据训练集合中的特征向量，通过聚类算法将其划分为不同的类别。
然后，通过计算每个类别的平均向量作为该类别的代表向量。
最后，将输入的特征向量映射到离其最近的代表向量，以达到压缩数据的目的。
2. 应用领域向量量化技术在图像编码中有广泛的应用。
其中最常见的是图像压缩，如JPEG2000标准中使用的离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）编码。
通过将图像分块并对每个块进行向量量化，可以大大减少图像的数据量，从而减少存储空间和传输带宽的消耗。
此外，向量量化还被广泛应用于图像的特征提取、图像检索等领域。
3. 优缺点分析向量量化技术具有以下优点：（1）无损压缩：与有损压缩技术相比，向量量化可以保留输入数据的完整性，不会导致信息的丢失。
（2）高效处理：向量量化具备快速编码和解码的特点，适合实时性要求较高的应用场景。
（3）适应性强：向量量化通过训练集合获取代表向量，可以自适应不同数据集的特征分布。
然而，向量量化技术也存在一些缺点：（1）复杂度高：向量量化的计算复杂度较高，特别是当数据集较大时。
这也导致了向量量化在计算资源受限的设备上应用受限。
（2）存储开销：向量量化需要保存码本和代表向量，这会增加额外的存储开销。
（3）灵活性有限：向量量化在划分类别和计算代表向量时会有一定的误差，因此在某些场景下可能无法满足精确的需求。
4. 发展趋势随着计算机技术的不断发展，在向量量化技术中也涌现出许多改进和新的研究方向。
其中，基于深度学习的向量量化算法是当前的热点之一。
深度学习可以通过对大规模训练数据的学习，自动获取特征分布和相似度的模型，从而提高向量量化的精度和效率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
•
码本设计对压缩性能产生重要影响，码本设 计的好坏直接关系到图像矢量量化的质量。
• 最著名的优化码本设计算法是由Linde等人提 出的LBG算法。其主要思想是：从一组码矢量 出发，将所有的图像适量进行划分，然后再 重新计算码矢量，直到码矢量的变化收敛时 ，即完成了码书的选择。
LBG算法的基本步骤如下：
由上所述，LBG算法是一个不断迭代、 不断调整聚类中心的过程，聚类速度慢，初 始点的选取对聚类影响大。所以如何克服经 典LBG算法因迭代次数过大而导致程序运行 时间长的缺点值得进一步对算法研究，提出 不仅缩短运行时间，又能提高解码出来后图 像的质量的算法。
谢谢大家
矢量量化的图像压缩技术
通信与信息系统 汪金涛
矢量量化过程： A B C
矢量量化码书的设计
编码阶段
解码阶段
选择最优训练码书
•要实现信噪比高的矢量量化压缩图像 ，先要建立一个优质的训练码书。要 做好矢量量化算法，建立好的训练码 书是关键。 •采用的压缩图像是512*512的，先选 择码书大小为64的为例，这样每个图 像就是8*8的图像块，再设定码书中 码字的大小为4*4。
当把码书的大小改为siz_book=512时，图像明 显比码书为64时清晰，因为码书为64时候所分的 区间大，导致图像解码时不精确度加大。
当siz_book=1024时，与siz_book=512时的矢量 量化后图片变化很小，很难用眼睛区分开来，这 说明了影响图片质量的主要因素不是码书的大小 了，而是码字的大小或者其他因素，导致图片解 码后不够清晰。同时码字的大小也对矢量量化编 码的影响很大，当码字较小时，图片的轮廓更加 清晰，而码字变大时，图片编码更加模糊。
m 1 m 1 m m
Dm (Qm )
的码字中的编号代替原图像中的数值。 对图像进行距离的计算，并得出最相近 数值，用其对应的编号进行代替，从而 实现矢量量化的压缩过程。压缩后，图 像中的所有数据都被码书中码字的编号 代表了，这样就压缩了数据的存储量， 实现了编码中压缩算法的目的。
•在解码器中，要实现的功能就是查码 书中的码字，通过压缩后的数字排列 ，在码书中找出相应的数值，并代入 原图像的对应位置。得出的图像就是 对应的解码图像，由于压缩时编码的 数值都是用近似训练码书中的码字代 替的，因此还原后，图像会有一定的 失真。
•
初始化，给定码书码本大小N ；
0, Y0 {y ; i 0,1,2,...,N 1},
0 i
xi , j 0,1,2,...,I 1, m 0, D1
对于 Ym { y ; i 0,1,2,...,N 1},
m i
1 I 1 计算 Dm (Qm ) d ( x j , Qm ( x j )) I j 0
•考虑到每个码字都是以大小为4*4的数 值代表的，因此，在取代时，都需要 用4*4个数组来代表。于是根据上面建 立码书时的训练码书建立前的过程， 在编写编码器的时候，也要把图像变 成行数16384，列数为16的数组矩阵， 这样才可以对应训练码书中的数组要 求。
•对图像进行编码，就是在码书的码字 中寻找满足公式：D (Q ) D (Q )
Dm 1 (Qm 1 ) Dm (Qm ) 停止； 若 Dm (Qm )
寻找 x(Ym ) {x( Ri );i 0,1,2,...,N 1}, 令
Ym1 x(Ym ) ，返回
•其中，I表示训练矢量的个数，m表示循环 迭代次数，
• d ( x j , Qm( x j ))表示训练矢量x j 和在第m次迭 代代码本中对应码字的失真误差，如果失 真误差用欧式距离的平方来测量，则 2 d ( x j , Qm( x j )) 定义为: d ( x j , Qm( x j )) x j Qm( x j ) •步骤（4）中的Ym是对码字集 Ym 重新进行 x(Y m) {x( Ri );i 0,1,2,...,N 1}是对重 优化分割， 新分割所得到的 Ri ，统计出其质心 x( Ri )。 由于 Dm (Qm ) Dm1 (Qm1 ) ，从而保证了算法的 收敛性。
01 一
020 202 020 二 202
03 三
在程序中， 对图像的每个图像块 先定义好 进行归类，由于码书 码书的大 中码字的大小为4*4，
对图像重新排 列，变成每行 只有16个数值 每列则有16384
小与码书
中码字的 大小
即原图像中每16个数
值为一个图像块
个数值
512*512/16
•通过这样的重新安排，对于图像在设 计训练码书时每个码字做比较有较好 的帮助，不用担心程序因为找不到接 着的图像数值进行迭代比较而重复比 较，或者进入死循环，以至于不断地 无休止地重复比较.