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提出一种新的矢量量化初始码书设计算法即分量均值正交分割法。其原理是:利用分量均值对样本空间进行正交分割,使初始码字尽量散开,得到充分利用。研究结果表明:分量均值正交分割法在不同图像、不同码书下,与随机法相比,峰值信噪比提高1.0~1.3dB,训练时间增加不超过30%;与分裂法相比,峰值信噪比相差小于0.1dB,训练速度提高1.0~1.5倍;与其他算法相比,在量化失真和训练速度2个相互冲突的指标之间能取得更好的均衡。