矢量量化技術及其在超光譜圖像中的應用研究.pdf

1、矢量量化技術作為一種高效的數據壓縮方法，由于它具有高壓縮比、解碼簡單和失真較小的優(yōu)點，被廣泛的應用于模式識別，數字水印以及圖像數據壓縮等領域中。矢量量化的基本原理是在碼書中搜索與輸入矢量最匹配的碼字，將對應的碼字索引代替輸入矢量進行傳輸和存儲，而解碼時只需要簡單的查表操作。
　　 本文以矢量量化技術在圖像處理中的應用作為研究目標，詳細闡述了矢量量化的基本原理、相關概念及研究現狀，著重探討了矢量量化的兩大關鍵技術——碼書設計和碼字

2、快速搜索。在此基礎上總結分析了現有典型的算法，并提出改進算法。
　　 1碼書設計方面，在分析傳統LBG算法的基礎上，針對LBG算法自適應能力不強，對初始碼書敏感以及運算復雜度高的缺點，本文提出一種改進算法:當訓練矢量找到匹配碼字后，實時調整胞腔的質心，提高算法的收斂速度。此外，在碼書設計中引入快速搜索算法，快速排除大量的不匹配碼字。仿真結果表明，改進算法明顯的減少了計算量，而且提高了碼書的性能。
　　 2碼字快速搜索方面

3、，在分析和研究幾種基于最近鄰域碼字快速搜索算法的基礎上，利用哈達瑪變換運算簡單以及子矢量能夠降低搜索范圍的特點提出了兩種改進算法。通過基于子矢量特征值的排除不等式和哈達瑪變換的有效結合，實現了更高效的碼字排查效率。
　　 3針對超光譜圖像數據量大，譜間相關性和空間相關性強的特點，將具有聚類特性的矢量量化技術應用到超光譜圖像的壓縮中，相比利用基本的LBG算法編碼圖像，改進算法將超光譜圖像的所有波段數作為矢量的維數，對圖像進行整體處