【摘 要】
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提出了一种快速高效的ＶＱ初始码书生成方法——自适应决策导向聚类算法．该算法通过自适应地调整保护区的上下限，逐渐地确定了聚类的最小失真阈值和形心间的最佳距离．实验结果表明：生
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提出了一种快速高效的ＶＱ初始码书生成方法——自适应决策导向聚类算法．该算法通过自适应地调整保护区的上下限，逐渐地确定了聚类的最小失真阈值和形心间的最佳距离．实验结果表明：生成的初始码书的典型性较好，在后期ＬＢＧ训练中收敛较快，在码率为０．５ｂｐｐ情况下，重构图像的峰值信噪比为３０～３６ｄＢ，建议算法的码书性能优于其他方法．
A fast and efficient VQ initial codebook generation method - adaptive decision-directed clustering algorithm is proposed. By adaptively adjusting the upper and lower limits of the protected area, the algorithm gradually determines the minimum threshold of distortion and the optimal distance between the centroids. The experimental results show that the initial codebook generated is of good typicality and converges fast in post-LBG training. The peak SNR of the reconstructed image is 30-36dB at the code rate of 0.5bpp. The proposed algorithm Codebook performance is superior to other methods.
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