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本文给出了一种新的图像矢量量化码书的优化设计方法——粒子对算法.在传统粒子群优化(ParticleSwarm Optimization,PSO)算法的基础上,用两个粒子构成了群体规模较小的粒子对,在码书空间中搜索最佳码书.在每次迭代运算中,粒子对按先后顺序执行PSO算法中的速度更新、位置更新操作和标准LBG算法,并用误差较大的训练矢量代替越界的码字.此算法避免粒子陷入局部最优码书,较准确地记录和估计每个码字的最佳移动方向和历史路径,在训练矢量密集区域和稀疏区域合理地分配码字,从而使整体码书向全局最优