文档介绍：法。∞值。摘要查不等式,基于均值和子矢量范数的排查不等式,以及基于均值和子矢量方差的矢量量化,基于其优良的率失真特性,已经广泛的应用在信号和图像处理领域,例如模式识别、语音和图像压缩编码。决定矢量量化器性能的关键技术是矢量量化的码书设计和矢量量化的编码算法。在获得高质量码书和完成编码方面,实现复杂度都将随着矢量维数的增加面快速增长,这成为了矢量量化技术在信号处理领域特别是实时信号处理领域应用的一个严重的障碍,也成为了近几十年来研究最多的方面。随着各种新的非线性信号处理方法在码书设计中的使用。以及大量快速搜索方法的出现,矢量量化技术也在快速的发展着。本论文以矢量量化应用最多的领域,即图像信号处理领域为研究对象,在有效利用图像信号的特性的基础上,对于矢量量化码书形成算法和快速编码算法作了创新性和探索性研究。主要内容为;治龊脱芯苛讼钟械募钢殖跏悸胧樗惴ǖ奈侍猓诶砺凵咸岢隽艘恢只珊练矢量的统计特征量的分类平均初始码书算法。实现对于较平滑图像信号矢量量化的码书质量的有效提高。晗秆芯苛思钢值湫偷氖噶苛炕胧樾纬伤惴ǎ教至苏庑┧惴ㄔ谛纬陕书的过程中,可能存在的不足。在矢量量化的码书形成算法中,首次提出适度性原则,保证码子是胞腔内绝大多数训练矢量的代表,去掉或减少小部分非典型练矢量对码子的影响,使代表更加具有广泛性,形成附加的优化条件:子区域误差近似相等。实现对于频率敏感竞争学习算法,频率敏感自组织特征映射惴ǖ母慕2⑻教至苏饬街指慕惴ㄔ谛〔ń换挥虻囊恢质迪址桨福最后给出了一种结合小波变换和非线性插补矢量量化彭嗦敕桨浮J识刃原则的引入,在提高码书质量的同时,也减少了形成码书所需要的计算量,进而降低了码书设计的复杂度。晗秆芯苛思钢值湫偷模腿阉鞯燃鄣模诓坏仁脚挪榈目焖俦嗦胨方差,范数呐挪椴坏仁降呐挪樾剩辛吮冉稀L岢隽嘶谧邮噶糠妒呐排查不等式等三种改进算法。通过这些基于低维特征量的排查不等式和部分失真排除方法的有效结合,实现了更高效的快速编码算法。
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’没诘任蟛钭宰橹卣饔成惴ㄐ纬傻穆胧椋诨谕枷内容的检索的领域,构造了基于矢量量化编码索引直方图的彩色图像描述子。利用基于子矢量范数排查不等式构造的快速搜索算法,实现了对于彩色图像检索库关键词:矢量量化,初始码书,码书设计,快速搜索算法,图像内容检索的快速检索。摘要Ⅱ
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Ⅷ缩略词基于子矢量范数快速排查的Ⅳ竞争学习算法等误差竞争学习算法自组织特征映射算法频率敏感自组织特征映射算法等误差自组织特征映射算法部分失真搜索算法等均值最邻近域搜索算法等均值等方差最邻近域搜索算法改进的等均值等方差最邻近域搜索算法等均值等方差等范数最邻近域搜索算法最小均方误差峰值信噪比小波变换离数小波变换数字信号处理器非线性插补矢量量化全搜索算法排序哈德玛域的萅噋算法基于内容的图像检索彩色直方图矢量量化索引直方图基于矢量范数排查的正珥时矢量量化频率敏感竞争学习算法主成分分析信噪比基于全搜索的
导师虢,莉瞧繇碌悍签名:翌益釜望日期:力卿』曷拊孪缛日期:移口尹年驴魅独创性声明关于论文使用授权的说明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他入已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑
第一章绪论理论角度还是从应用角度来看,开展对矢量量化技术的研究,不但具有重要的学信息传输或存储的方式可以通过数字通信系统模型加以描述。数字通信系统可实现抗干扰能力强、保密性好、可靠性高,便于传输、存储、交换和处理等优点。在数字通信系统中,涉及信源编码和信道编码。信源编码的主要任务就是降低码速率,提高泵统有效性。信道编码的主要目的就是提高信号的抗干扰能力,数据压缩是信源编码的主要目标。峁墙档吐胨俾驶蚣跎俅娲⒖占洹J据压缩可以分为可逆压缩匏鹧顾和不可逆压缩兴鹧顾趸蜢匮顾两大类。有损压缩将导致信息失真,是不可逆的。作为可逆过程的无损压缩,其工作机理是去除或者减少数据