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1、基于LBG的矢量量化算法研究,班级：2011112姓名：陈宇学号:20112269,目录,一、绪论二、图像压缩三、矢量量化技术四、LBG算法,一、绪 论,近二十年来，科学技术取得了飞速的发展。多媒体技术和Internet互连网技术的广泛应用加速了建设。大量的数据传输正体现出压缩技术的需求。所以压缩技术被应用于各个领域。,航天,通信,气象,军事,1. 信息传输方式发生了很大的改变通信方式的改变从文字+语音的形式变成图像+文字+语音的形式通信对象的改变人与人的声音或面对面的形式，变成了人通过电子设备（电脑，手机等等）与另一个人交流。 可以理解成模拟信号向数字信号的转变。,一、图像压缩,1.1、图像
2、压缩的意义,数码图像的普及，导致了数据量的庞大。图像的传输与存储，必须解决图像数据的压缩问题。,2.图像传输与存储需要的信息量空间： 1）彩色视频信息 对于电视画面的分辨率640*480的彩色图像，每秒30帧，则一秒钟的数据量为： 640*480*3*8*30=221.12M 所以播放时，需要221Mbps的通信回路。 存储时，1张CD可存640M，则仅可以存放2.89秒的数据。,2.图像传输与存储需要的信息量空间： 2）传真数据 如果只传送2值图像，以200dpi（点/英寸）的分辨率传输，一张A4稿纸的内容的数据量为： 1654（行点数）*2337（行数）*1=3888768bit=390K
3、 按14.4K的电话线传输速率，需要传送的时间是：270秒（4.5分）,图像压缩的必要性： 由于通信方式和通信对象的改变带来的最大问题是： 传输带宽、速度、存储器容量的限制。 给我们带来的一个难题，也给了我们一个机会： 如何用软件的手段来解决硬件上的物理极限。,图像编解码模型信息传输系统模型 图. 信息传输系统模型 上图给出了一个信息传输系统的模型，它主要由三部分组成（图中的三个虚线框），即编码器、解码器和信号传输。,图像压缩 空间上的冗余：相邻像素或者序列相邻帧间有较大的相关性； 人的视觉特性：人眼的分辨率非常有限； 去除数字图像中的冗余，来减少数据量。,图像压缩的目的,描述语言1）“这是一
4、幅 2*2的图像，图像的第一个像素是红的，第二个像素是红的，第三个像素是红的，第四个像素是红的”。,2）“这是一幅2*2的图 像，整幅图都是红色的”。,由此我们知道，整理图 像的描述方法可以达到 压缩的目的。,图像冗余无损压缩的原理,（采用8级量化）从原来的16*3*8=284bits压缩为：(1+3)*8=32bits,图像冗余有损压缩的原理,图像的视觉冗余 （彩色）,256级量化,图像冗余信息分析结论 由于一幅图像存在数据冗余和主观视觉冗余，我们的压缩方式就是从这两方面着手来开展的。1）因为有数据冗余，当我们将图像信息的描述方式改变之后，可以压缩掉这些冗余。2）因为有主观视觉冗余，当我们忽
5、略一些视觉不太明显的微小差异，可以进行所谓的“有损”压缩。,图像压缩的分类,4.图像压缩的分类以图像信息保真为出发点，图像压缩技术分两种：1）冗余度压缩又称为无损压缩或无失真压缩。2）熵压缩又称为有损压缩。,图像的压缩编码,第三章 矢量量化技术,3.1 概述 3.2 矢量量化的基本原理3.3 矢量量化器的最佳码本设计,3.1 概述,矢量量化(VQ-vector Quantization)作为一种有效的有损压缩技术，其突出优点是压缩比大以及解码算法简单，因此它已经成为图像压缩编码的重要技术之一。,3.1 概述,一.标量量化,标量量化是矢量量化在维数为1时的特例 将抽样值的整个动态范围被分成若干个
6、小区间，每个小区间有一个代表值，量化时落入小区间的信号值就用这个代表值代替，或者叫被量化为这个代表值。这时的信号量是一维的，所以称为标量量化。,采样,量化,xa(t),xa(nT),x(n),xa1,x1,xk,xak,xak+1,xk+1,xL,xaL,xaL+1,x(n)=Qxa(nT)。,3.1 概述,一.标量量化,2,-,-2,2,标量量化,3.1概述,一.标量量化,二. 矢量量化：,若干个标量数据组成一个矢量，矢量量化是对矢量进行量化，和标量量化一样，它把矢量空间分成若干个小区域，每个小区域寻找一个代表矢量，量化时落入小区域的矢量就用这个代表矢量代替，或者叫被量化为这个代表矢量。例如
7、，所有可能的二维矢量就构成了一个平面，将平面分成7个小区域。,3.1 概述,X1=a11,a12,a1KX2=a21,a22,.,a2kXN=aN1,aN2,.,aNk,N个矢量，每个矢量的维数为K,a11,a12,a1K,aN1,aN2,aNK,第1帧,第N帧,3.2矢量量化的基本原理,一.矢量的定义,x1,x2,码本 Y=Y1,Y2,YJ码本长度 J=7码字 Yj=xj1,xj2，j=1,2,J,3.2 矢量量化的基本原理,二.矢量空间的划分,LBG算法是一种递推算法，从一个事先选定的初始码本开始迭代。 1 把训练序列按照码本中的元素根据最邻近准则分组 ; 2 对每一分组找质心，得到新的码本 ，又作为初始码本， 3 再进行分组，重复上述过程，直到系统性能(总失真D)满足要求和不再有明显的改进为止。,四、LBG算法,LBG算法流程图,谢谢！,
