分类向量量化器

✍ dations ◷ 2025-10-22 04:08:18 #数据压缩

分类VQ (Classified vector quantization , CVQ) ,采用多个编码簿,每一个编码簿都是专门用来编码具有某一类特殊性质的方块,例如水平方向的边,垂直方向的边,完全一致的领域等等。我们可以利用具有区别不同特殊性质的分类器,来选定编码某一类方块的编码簿。

使用CVQ的优点是使用许多小型的编码簿,每一个专门为某一类向量而设计,可以达到和使用单一一个大型编码簿相当的重建质量,且搜索时间会小很多。此外,CVQ也可以用在Mean/Residual vector quantization (参见乘码) 技术的余值向量上。

第一步:
将原影像切割成大小为n (通常n = 4 x 4 = 16) 且不相重叠的方块,每一个方块都经过一个以边的方向来做分类的分类器,将其归类为M类当中的一类;这些类别可能包括暗影像方块 (Shade block,没什么明显梯度的方块) ,中度范围方块 (Midrange block,具有中等梯度但无明显边的方块) ,垂直边方块,水平边方块, 45 {\displaystyle 45^{\circ }} 135 {\displaystyle 135^{\circ }} 边方块,以及混合型方块 (有边但方向不清楚)。

第二步:
每一个分类后的方块向量各以其所属之编码簿做编码。编码簿的大小可以各有不同,分别为 N i {\displaystyle N_{i}} i = 1 , 2 , 3 , M {\displaystyle i=1,2,3\ldots ,{M}} ,而且每一个方块在选择最接近的向量时,也可以采用不同的有损估算函数。整个码向量数目为 : N c = i = 1 M N i   {\displaystyle N_{c}=\sum _{i=1}^{M}N_{i}\ }

第三步:
将所选出的码向量指针送给接收端,接收端则用这些指针解码。

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