矢量量化與圖像處理

內(nèi)容概要

本書是一部矢量量化技術(shù)及其在圖像信號處理領(lǐng)域應(yīng)用的專著。全書共分八章，詳細(xì)介紹了矢量量化技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用。具體包括：矢量量化的基本原理，矢量量化的發(fā)展現(xiàn)狀，矢量量化的相關(guān)理論，矢量量化的碼書形成算法，矢量量化的快速編碼算法，矢量量化在圖像檢索中的應(yīng)用，矢量量化在超譜信號處理中的應(yīng)用。    本書取材廣泛，內(nèi)容翔實(shí)、新穎，總結(jié)了作者近幾年來的研究成果，反映了近幾年來矢量量化技術(shù)的最新研究動(dòng)態(tài)，可供從事計(jì)算機(jī)應(yīng)用、模式識(shí)別、信號與信息處理等領(lǐng)域的研究人員、工程技術(shù)人員與高校教師閱讀，也可作為相關(guān)專業(yè)的研究生、本科生教材。

書籍目錄

前言第一章  緒論  1.1  量化    1.1.1  數(shù)字通信系統(tǒng)    1.1.2  標(biāo)量量化和最佳標(biāo)量量化  1.2  矢量量化    1.2.1  矢量量化的基本原理    1.2.2  矢量量化的關(guān)鍵技術(shù)第二章  矢量量化技術(shù)的發(fā)展  2.1  矢量量化器研究發(fā)展現(xiàn)狀  2.2  矢量量化碼書設(shè)計(jì)算法的發(fā)展現(xiàn)狀  2.3  矢量量化的快速算法的發(fā)展現(xiàn)狀  2.4  基于矢量量化的圖像處理技術(shù)的發(fā)展情況第三章  矢量量化理論和雙正交小波  3.1  矢量量化的理論基礎(chǔ)  3.2  矢量量化的相關(guān)理論    3.2.1  數(shù)據(jù)相關(guān)性的理論    3.2.2  減小量化失真半徑    3.2.3  減少均方量化失真  3.3  矢量量化的量化誤差估計(jì)和最優(yōu)矢量量化器  3.4  矢量量化器的性能評價(jià)    3.4.1  矢量量化器的編碼速率和比特率    3.4.2  矢量量化的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度    3.4.3  矢量量化的失真測度    3.4.4  主觀性評價(jià)  3.5  小波分析和雙正交小波濾波器組    3.5.1  多分辨率分析和框架    3.5.2  完全重建濾波器組和有限支集雙正交小波第四章  矢量量化的碼書設(shè)計(jì)  4.1  矢量量化碼書設(shè)計(jì)的最優(yōu)條件    4.1.1  最優(yōu)矢量量化的必要條件    4.1.2  對于最優(yōu)條件的說明  4.2   LBG算法    4.2.1  初始碼書生成算法    4.2.2  LBG算法    4.2.3  基于改進(jìn)初始化方法的LBG算法  4.3  基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的碼書設(shè)計(jì)算法    4.3.1  競爭學(xué)習(xí)矢量量化碼書設(shè)計(jì)算法    4.3.2  自組織特征映射算法  4.4  基于小波變換的矢量量化    4.4.1  矢量構(gòu)造    4.4.2  仿真實(shí)驗(yàn)  4.5  非線性插補(bǔ)矢量量化    4.5.1  原理和實(shí)現(xiàn)方案    4.5.2  仿真實(shí)驗(yàn)  4.6  基于隨機(jī)優(yōu)化技術(shù)的碼書設(shè)計(jì)    4.6.1  基于進(jìn)化算法的碼書設(shè)計(jì)    4.6.2  基于粒子群算法的碼書設(shè)計(jì)  4.7  本章小結(jié)第五章  矢量量化的碼字搜索算法  5.1  部分失真搜索算法    5.1.1  基于小波變換的PDS算法    5.1.2  基于哈德瑪變換的PDs算法  5.2  基于三角不等式的快速編碼算法    5.2.1  基本的三角不等式排查方法    5.2.2  基于和值排序的改進(jìn)方案    5.2.3  基于多控點(diǎn)的改進(jìn)方案    5.2.4  基于兩邊界三角不等式的方案  5.3  基于范數(shù)不等式的快速搜索算法    5.3.1  基于范數(shù)不等式的快速算法    5.3.2  基于范數(shù)金字塔的搜索算法    5.3.3  基于子矢量范數(shù)的改進(jìn)算法  5.4  基于均值不等式的快速搜索算法    5.4.1  等均值最鄰近搜索算法    5.4.2  等均值等方差最鄰近搜索算法    5.4.3  基于子矢量特征量的算法  5.5  仿真實(shí)驗(yàn)第六章  矢量量化在圖像檢索中的應(yīng)用  6.1  CBIR技術(shù)    6.1.1  CBIR原理    6.1.2  CBIR的主要檢索方式  6.2  基于顏色直方圖的檢索    6.2.1  常用顏色模型    6.2.2  顏色直方圖    6.2.3  相似性度量和評價(jià)指標(biāo)  6.3  基于矢量量化索引直方圖的檢索    6.3.1  基于矢量量化的檢索    6.3.2  歸一化處理和快速檢索  6.4  仿真實(shí)驗(yàn)第七章  矢量量化在超譜信號處理中的應(yīng)用  7.1  超譜信號  7.2  超譜信號的壓縮方法    7.2.1  無損壓縮    7.2.2  有損壓縮  7.3  基于矢量量化的超譜信號壓縮處理    7.3.1  碼書設(shè)計(jì)方法    7.3.2  快速編碼方法第八章  總結(jié)與展望  8.1  總結(jié)  8.2  矢量量化技術(shù)發(fā)展展望參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　第一章　緒論　　量化理論和應(yīng)用的歷史可以追溯到1948年，盡管相似的想法可能在1898年之前的文獻(xiàn)中就曾出現(xiàn)過。由于脈沖編碼調(diào)制系統(tǒng)的發(fā)展，在調(diào)制和模數(shù)轉(zhuǎn)換中，量化的基本原理和角色首次被正式提出。1948年，由Oliver等發(fā)表的研究論文是一個(gè)標(biāo)志性的起點(diǎn)。同年，Bennett也發(fā)表了相關(guān)論文，首次對量化問題進(jìn)行了詳細(xì)的分析，給出了高斯隨機(jī)過程量化噪聲的精確理論分析；Shannon的有關(guān)率失真理論的研究為模數(shù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)壓縮提供了理論依據(jù)。從此，量化技術(shù)經(jīng)歷了深入而廣泛的發(fā)展，大量應(yīng)用到各類信號處理領(lǐng)域?！　?.1 量化　　在通信系統(tǒng)中，量化是模擬信號數(shù)字化的重要環(huán)節(jié)，是模擬信息進(jìn)入數(shù)字化系統(tǒng)傳輸和處理的核心部件。通過下面對于數(shù)字通信系統(tǒng)的描述，可以進(jìn)一步解釋量化的作用，了解量化對信號重建的影響。　　1.1.1 數(shù)字通信系統(tǒng)　　使用電通信系統(tǒng)，人們能夠?qū)崿F(xiàn)跨越空間和時(shí)問的信息交流。對于電通信系統(tǒng)中的電信號，若攜帶信息的信號參量只取有限個(gè)值，便稱為數(shù)字信號，如電報(bào)信號、計(jì)算機(jī)輸入／輸出信號、PCM信號等。數(shù)字信號有時(shí)也稱離散信號，離散是指信號的某一參量是離散變化的，而不一定在時(shí)問上也離散。因此，按照信道中傳輸?shù)氖悄M信號還是數(shù)字信號，可以相應(yīng)的把通信系統(tǒng)分為模擬通信系統(tǒng)和數(shù)字通信系統(tǒng)。數(shù)字通信系統(tǒng)是利用數(shù)字信號來傳遞信息的通信系統(tǒng)，涉及的技術(shù)問題很多，其中主要有信源編碼／譯碼、信道編碼／譯碼、數(shù)字調(diào)制／解調(diào)、數(shù)字復(fù)接、同步以及加密等。數(shù)字通信系統(tǒng)的模型如圖1.1所示?！　　?/pre>








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