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研究生:李文材
研究生(外文):Li, Wentsai
論文名稱:植基於主要元素分析技術的向量量化編碼字之快速搜尋法
論文名稱(外文):A Fast Search Algorithm For Vector Quantization Based Upon Principal Component Analysis Technique
指導教授:張真誠張真誠引用關係
指導教授(外文):Chang, Chin-Chen
學位類別:碩士
校院名稱:國立中正大學
系所名稱:資訊工程研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1995
畢業學年度:83
語文別:英文
論文頁數:28
中文關鍵詞:向量量化編碼
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  在今天多媒體的時代中,網路的傳輸扮演著重要的角色,影像、聲音和文字透過路傳輸到世界各地。雖然技術的進步,使得網路的頻寬一直有很大的提升,然而網路的頻寬終究是有限的;是以如何降低傳輸的資料量,也就是如何壓縮資料,便一直是大家所關心的,尤其是影像和聲音的資料佔有很大的頻寬。因此,一個高壓縮率的壓縮演算法是非常重要的。向量量化壓縮法是一個壓縮效果相當好的一個演算法,它的壓縮率好高且易於解壓縮。但在壓縮時,它是必須搜尋整個編碼本,然後用編碼本中最接近被編碼的碼字之代號來代替要被編碼的碼字,達到壓縮的目的。因此,它執行壓縮的時間較長,本篇論文中,我們將提出一個很有效率的演算法;它是利用數學上多變量分析的技巧叫做主要向量分析來加速編碼字的搜尋,只要搜尋編碼本的一部份碼字,就可好找到很接近的碼字而不會影響解壓縮的品質太多。根據我們的實驗結果,我們所提出的方法有很好的結果,相對於搜尋整個編碼本,有快達十倍的加速效果。並且我們也與目前較好的演算法做比較,發現效果都比它們良好。


  A new technique for reducing the encoding time of the vector quantization (VQ) is proposed in this thesis. In the original VQ scheme, for an input vector, the whole codebook had to be searched to get the closest codework form the codebook. Therefore, it needs a large amount of computation effort to decide which codework in the codebook is the closest one. Our proposed scheme uses the principal component analysis (PCA), a technique of multivariates analysis, to reduce the compression time. In our scheme, we only search a small part of the codebook for the closest codework so that the computation time is reduced. According to our experiments, our scheme is 10 times faster than the original VQ, and the degradation of the image quality is less than 0.5 dB in SNR.
  Further, a technique of dynamically controlling the searching range is used to improve our scheme. Therefore, better performances are obtained in our experiment. This modified PCA scheme is also faster than multipath tree-structured VQ(TSVQ) at the same image quality.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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