四川师范大学学报（自然科学版）
四川師範大學學報（自然科學版）
사천사범대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF SICHUAN NORMAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2005年
3期
376-378
,共3页
码书%聚类算法%向量量化%图%局部最优
碼書%聚類算法%嚮量量化%圖%跼部最優
마서%취류산법%향량양화%도%국부최우
向量量化是图像压缩中的重要内容,而码书生成是向量量化的关键.提出了一个全新的、简单的码书生成算法,其基本思想是以向量量化聚类性质为基础,应用图论建立数据之间的离散关联设计算法.该算法与传统的算法相比,优势在于不需要初始码书,不需要在实际应用中几乎不可能知道的高维向量集合的概率分布,不需要Voronoi划分,同时它避免了一般算法局部最优问题.
嚮量量化是圖像壓縮中的重要內容,而碼書生成是嚮量量化的關鍵.提齣瞭一箇全新的、簡單的碼書生成算法,其基本思想是以嚮量量化聚類性質為基礎,應用圖論建立數據之間的離散關聯設計算法.該算法與傳統的算法相比,優勢在于不需要初始碼書,不需要在實際應用中幾乎不可能知道的高維嚮量集閤的概率分佈,不需要Voronoi劃分,同時它避免瞭一般算法跼部最優問題.
향량양화시도상압축중적중요내용,이마서생성시향량양화적관건.제출료일개전신적、간단적마서생성산법,기기본사상시이향량양화취류성질위기출,응용도론건립수거지간적리산관련설계산법.해산법여전통적산법상비,우세재우불수요초시마서,불수요재실제응용중궤호불가능지도적고유향량집합적개솔분포,불수요Voronoi화분,동시타피면료일반산법국부최우문제.
