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邊緣匹配矢量量化器（SMVQ）是有限狀態矢量量化器（FSVQ）的一個分支。該量化
器適合于對圖像塊間相關性高的圖像進行壓縮編碼，其優點是在比特率相近的情況下，編碼質量高于傳統的窮盡搜索矢量量化編碼器，但其缺點是計算量大和比特率固定。本文提出了一種改進的邊緣匹配矢量量化器。測試結果表明，該算法是變比特率編碼算法，它比邊緣匹配矢量量化器的比特率低，編碼速度快，編碼質量得到提高。
圖像編碼是當今計算機領域的重要問題。圖像常常需要進行壓縮以便于存儲和傳輸。
矢量量化（VQ）是一種簡單而有效的重要技術，已經成功地應用到圖像壓縮和語音編碼中。
矢量量化過程可以定義為從k 維歐幾里得空間Rk 到一個有限子集C 的一個映射，其中C＝{ci|i=1,2,…,N}稱為碼書，N 為碼書長度。矢量量化包含兩個部分：編碼器和解碼器。為了對一個圖像進行編碼，編碼器首先將原始圖像分成Nw×Nh 塊，每塊圖象含k（k=w×h）個像素，即每塊圖像就是一個k 維矢量。對于每一個圖像塊x=(x1,x2,…,xk),矢量量化器從碼書C 中找出一個與該圖像塊最匹配的碼字cp=(cp1,cp2,…,cpk)代替該圖像塊，這里cpj代表碼字cp 的第j 個分量。歐幾里得距離的平方常用來表征矢量x 和碼字cp 之間的失真測度
器適合于對圖像塊間相關性高的圖像進行壓縮編碼，其優點是在比特率相近的情況下，編碼質量高于傳統的窮盡搜索矢量量化編碼器，但其缺點是計算量大和比特率固定。本文提出了一種改進的邊緣匹配矢量量化器。測試結果表明，該算法是變比特率編碼算法，它比邊緣匹配矢量量化器的比特率低，編碼速度快，編碼質量得到提高。
圖像編碼是當今計算機領域的重要問題。圖像常常需要進行壓縮以便于存儲和傳輸。
矢量量化（VQ）是一種簡單而有效的重要技術，已經成功地應用到圖像壓縮和語音編碼中。
矢量量化過程可以定義為從k 維歐幾里得空間Rk 到一個有限子集C 的一個映射，其中C＝{ci|i=1,2,…,N}稱為碼書，N 為碼書長度。矢量量化包含兩個部分：編碼器和解碼器。為了對一個圖像進行編碼，編碼器首先將原始圖像分成Nw×Nh 塊，每塊圖象含k（k=w×h）個像素，即每塊圖像就是一個k 維矢量。對于每一個圖像塊x=(x1,x2,…,xk),矢量量化器從碼書C 中找出一個與該圖像塊最匹配的碼字cp=(cp1,cp2,…,cpk)代替該圖像塊，這里cpj代表碼字cp 的第j 個分量。歐幾里得距離的平方常用來表征矢量x 和碼字cp 之間的失真測度
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