基于矢量量化编码的数据压缩算法的研究与实现

文章摘要：3.在矢量量化编码场合中，针对基本矢量量化器的穷尽搜索编码算法的计算量大和比特率固定的缺点，提出各种各样的快速码字搜索算法和变比特率码字搜索算法；4. 矢量量化技术的应用；5. 考虑到信道噪声将会在矢量量化解码端引入额外失真，学者们开始研究码字索引分配算法以减少由于信道噪声引起的失真。1．3 课题研究内容1. 研究内容1）对数据压缩的基本理论、技术标准、评价方法进行研究和分析2）对基于矢量量化的数据压缩算法及其衍生算法进行逻辑上的分析和比较3）选择矢量量化算法中的一种算法进行实现，完成一个完整的数据压缩软件2. 本文结构安排第一章为绪论，主要介绍了课题的研究背景，简要地阐述课题的研究意义最后，

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3.在矢量量化编码场合中，针对基本矢量量化器的穷尽搜索编码算法的计算量大和比特率固定的缺点，提出各种各样的快速码字搜索算法和变比特率码字搜索算法；
4. 矢量量化技术的应用；
5. 考虑到信道噪声将会在矢量量化解码端引入额外失真，学者们开始研究码字索引分配算法以减少由于信道噪声引起的失真。
1．3 课题研究内容
1. 研究内容
1）对数据压缩的基本理论、技术标准、评价方法进行研究和分析
2）对基于矢量量化的数据压缩算法及其衍生算法进行逻辑上的分析和比较
3）选择矢量量化算法中的一种算法进行实现，完成一个完整的数据压缩软件
2. 本文结构安排
第一章为绪论，主要介绍了课题的研究背景，简要地阐述课题的研究意义最后，总结了本论文的研究内容。
第二章中，首先对数据压缩作了简要的综述；然后介绍了矢量量化数据压缩算法的起源，发展和相关的数学模型及理论基础；最后写了矢量量化的关键技术和矢量量化技术指标。
第三章是对矢量量化算法的研究，首先分别论述了矢量量化的三大关键技术的算法，介绍了码书设计中的LBG算法和最大下降算法；码字搜索算法中的基于不等式的快速码字搜索算法和等均值等方差最近邻搜索算法；码字索引分配算法中的BSA算法和禁止搜索码字索引算法。
第四章是矢量量化算法的实现。详细介绍了矢量量化算法的实现过程，并对实验结果进行了分析和评价。

第二章 矢量量化技术简介
2．1 数据压缩技术
2．1．1数据压缩技术的发展
数据压缩的研究过程一直有两个发展方向【5】：一个是许多数学家所致力于的建立信源和数据压缩的数学模型，并从中找出衡量数据压缩质量的技术指标及最优压缩性能指标；另一个则是众多的工程技术人员所进行的工作，他们的研究重点为建立一个能实现数据压缩功能的系统，以服务于工程应用，或者对这些数据压缩系统进行分析或模拟，以确定它们的性能指标。
不论是理论研究还是工程实践，1977年以前，数据压缩作为信息论研究中的一项内容，主要是有关信息嫡，数据压缩比和各种编码方法的研究，即按某种方法对源数据流进行编码，使得经过编码的数据流比原数据流占用较少的空间。其中基于符号频率统计的霍夫曼编码具有良好的压缩性能，一直占据重要的地位，不断有基于霍夫曼编码的改进算法提出。
随着计算机技术的飞速发展，数据压缩作为解决海量信息存储和传输的支撑技术受到人们的极大关注。1977年，两位以色列科学家Jacob Ziv和Abraham Lempel发表了论文”A universal algorithm for sequential data compression”，提出了不同于以往的基于字典的压缩算法LZ77【5】。1978年，又推出了改进算法LZ78。他们的研究把无失真压缩的研究推向了一个全新的阶段。
随着信号处理研究的不断的发展，数字图像信号、语音信号等都被大量的引入到有关的领域中。由于图像信息占用较多的存储空间，而图像通信又是目前非话业务的主流，因此数据压缩技术在图像通信中得到了最广泛的应用。
在图像编码中，最早研究的是预测编码，曾作为经典理论而登载于各种专著，并得到广泛的应用。近年来，随着神经网络理论的兴起，有人采用BP网进行非线性预测的尝试，并取得了较好的效果。
1969年，在美国举行首届”图形编码会议”，表明图像编码以独立的学科挤身于学术界。而变换编码在五年左右的时间内成为研究热点。变换编码中的DCT编码由于编码效果较好，运算复杂度适中等优点，已经发展成为目前国际图像编码标准的核心算法。
80年代中后期，众多研究者相继提出了在多个分辨率下表示图像的方案，主要的方法有：子代编码，金字塔编码，小波变换编码等。基于小波变换的方法具有较高的压缩性能，己发展为JPEG 2000的核心算法。在近年来的甚低码率的编码研究中，有一种称之为模型基的编码方法颇引人注意，这种方法压缩比高，但适用于场景比较简单的特定场合。
在1988年左右，有人提出了一种分形图像编码的压缩方案。这种方案思路新颖、压缩潜力大、并具有解码分辨率无关性等优点，是一种很有潜力的编码方法。
尽管用软件压缩方法可以较好地实现数据压缩的目的，但由于压缩算法的运算量较大，需要很高的运算速度和存储空间，这对现有系统来说是很大的负担。为了解决这个问题，人们在继续探索数据压缩技术的同时，着手研制生产高性能的芯片和系统。一般在对时间要求不高的场合采用软件压缩，而对运行速度有特殊要求的情况下，可使用硬件压缩。不过，目前硬件压缩的开销远远大于软件压缩的开销。

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