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一种不需要计算量化失真的快速码书训练算法

庞朝阳 孙世新

庞朝阳, 孙世新. 一种不需要计算量化失真的快速码书训练算法[J]. 电子与信息学报, 2002, 24(10): 1316-1320.
引用本文: 庞朝阳, 孙世新. 一种不需要计算量化失真的快速码书训练算法[J]. 电子与信息学报, 2002, 24(10): 1316-1320.
Pang Chaoyang, Sun Shixin. A fast codebook training algorithm without the computation of distortion[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2002, 24(10): 1316-1320.
Citation: Pang Chaoyang, Sun Shixin. A fast codebook training algorithm without the computation of distortion[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2002, 24(10): 1316-1320.

一种不需要计算量化失真的快速码书训练算法

A fast codebook training algorithm without the computation of distortion

  • 摘要: 该文利用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像Lena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,但它的运行时间至少比LBG的运行时间少一半。
  • 高文,多媒体数据压缩技术,北京,电子工业出版社,1994年4月,第一版.[2]Y. Linde, A. Buzo, R. M. Gray, An algorithm for vector quantization design, IEEE Trans. on Comm., 1980, COM-28(1), 84-95.[3]Timo Kaukoranta, P. Franti, O. Nevalainnem, Vector quantization by lazy pairwise nearest neighbor method, Opt. Eng., 1999, 38(11), 1862-1868.[4]J. Shanbehzadeh, P. O. Ogunbona, On the computational complexity of the LBG and PNN algorithms, IEEE Trans. on Image Processing, 1997, 6(4), 614-616.[5]T. Kaukoranta, P. Franti, O. Nevalainnem, Iterative split-and-merging algorithm for vector quantization codebook generation, Opt. Eng., 1998, 37(10), 2726 2732.[6]B. Fritzke, The LBG-U Method for Vector Quantization-An Improvement over LBG Inspired from Neural Networks, Kluwer Academic Publisher, 1997. [7]C. -M. Huang, R. W. Harris, A comparison of several vector quantization codebook generation approaches, IEEE Trans. on Image Processing, 1993, 2(1), 108-112.[7]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,通信学报,1998,19(10),1-6.[8]Chin-Chen Chang, Yu-Chen Hu, A fast LBG codebook training algorithm for vector quantization,IEEE Trans. on Consumer Electronics, 1998, CE-44(4), 1201-1208.
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出版历程
  • 收稿日期:  2000-10-30
  • 修回日期:  2001-03-12
  • 刊出日期:  2002-10-19

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