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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:黃盟欽
研究生(外文):Huang, Mon Ching
論文名稱:影像向量量化之快速演算法
論文名稱(外文):A Fast Algorithm for Image Vector Quantization
指導教授:楊昌彪楊昌彪引用關係
指導教授(外文):Yang, Chang Biau
學位類別:碩士
校院名稱:國立中山大學
系所名稱:應用數學研究所
學門:數學及統計學門
學類:數學學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1996
畢業學年度:84
語文別:英文
論文頁數:56
中文關鍵詞:向量量化演算法編碼簿
外文關鍵詞:vector quantizationalgorithmcodebook
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向量量化是資料壓縮中的一個非常有效率的壓縮方式。由於它的解碼過程
非常簡單,而且它能有很高的壓縮比率,因此向量量化被廣泛地運用在影
像及語音的壓縮上。但是,向量量化還是面臨了一些難題,例如:如何有
效率地找出編碼簿及如何克服邊線的模糊問題。當我們在設計編碼簿時,
我們需要為每個向量尋找它最接近的碼向量,這是非常耗時的一個過程,
也因此,整個編碼簿產生的過程需耗費很多時間。在這篇論文中,我們就
是致力於如何去快速地產生品質良好的編碼簿。

Vector quantization (VQ) is an effective method of data
compression. Its decoding process is very simple and a high
compression ratio can be obtained. So, VQ has been extensively
used in image and speech compression. However, VQ has some
difficulties such as the efficiency of codebook design process
and the degradation of edges. In the codebook design and
encoding phases, searching for the closest codeword is a highly
computational process, especially for high dimensional vectors.
So, the Linde-Buzo-Gray (LBG) algorithm, the earliest and the
most famous algorithm of vector quantization, is a time
consuming algorithm. In this thesis, our efforts are to design
an algorithm to generate a better codebook and to reduce the
computation time compared with the previous algorithms in
vector quantization.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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