矢量量化VQ.doc

矢量量化(vectorquantizization)技术技术是一种数据压缩和编码技术，矢量量化压缩技术的应用领域非常广阔，如军事部门和气象部门的卫星(或航天飞机)遥感照片的压缩编码和实时传输、雷达图像和军用地图的存储与传输、数字电视和DVD的视频压缩、医学图像的压缩与存储、网络化测试数据的压缩和传输、语音编码、图像识别和语音识别等等。
其具体的方法如下图所示：

几个术语的解释：
1.压缩比：log2Nc/n*n*bpp（像素字节数bpp）
n*n即一个与编码本中一个数对应的向量，所以Nc个数我们可以对应所有向量即全图，而Nc的字节数为log2Nc。
2.d(B,C)：我们可以解释为距离差，d的定义有很多种可以是Σ|bici|，Σ(bi–ci)2，Max|bi-ci|等等。
例子：

由上图我们可以看到左边为原图像，而右边为编码本。例如我们可以讲原图像以如图所示的方式分为若干个有四个量的向量如（100,100,80,80）其余编码本中的（100,100,90,90）计算的d（X，Xk）最小故我们可以用数字k表示向量（100,100,80,80）。其实我们可以理解为矢量量化就是讲图像中分割成若干的小块，然后再将小块分类，一类用一个码表示。
下面是一个我论文中看到的也是最常用的VQ算法：LBG算法也叫K平均分类算法。
以下是步骤：

当然我们可以设置一个收敛的条件，这个可以根据自己需求设置ε大小,当到达某一步
时收敛即迭代结束。