数据压缩编码器中的量化器设计与仿真

合集下载

深度学习中的自编码器(Autoencoder)数据压缩与降维的利器

深度学习中的自编码器（Autoencoder）数据压缩与降维的利器自编码器（Autoencoder）是深度学习领域中的一种重要工具，它在数据压缩和降维方面具有卓越的性能。

本文将探讨自编码器的基本原理、应用领域以及如何使用自编码器来实现高效的数据压缩和降维。

一、自编码器的基本原理自编码器是一种无监督学习算法，其基本原理是将输入数据通过编码器（encoder）映射到潜在空间（latent space），然后再通过解码器（decoder）将潜在表示映射回原始数据。

自编码器的目标是使重构数据尽可能接近输入数据，同时通过限制潜在空间的维度来实现数据的压缩和降维。

自编码器由以下几个关键组件组成：1. 编码器：负责将输入数据映射到潜在空间，通常由多个神经网络层组成。

2. 解码器：负责将潜在表示映射回原始数据，也通常由多个神经网络层组成。

3. 损失函数：用于衡量重构数据与输入数据之间的差距，常用的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error）和交叉熵（Cross-Entropy）等。

4. 潜在空间维度：决定了数据压缩和降维的程度，可以通过调整维度来控制。

二、自编码器的应用领域自编码器在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1. 图像压缩：自编码器可以用于图像压缩，将高分辨率图像压缩为低分辨率图像，以减少存储和传输成本。

同时，它可以在一定程度上保持图像的质量。

2. 特征学习：自编码器可以用于学习数据的有用特征，从而提高模型的性能。

在深度学习中，它常用于无监督预训练，然后与其他神经网络模型结合以进行监督学习任务。

3. 降维：通过将高维数据映射到低维潜在空间，自编码器可以减少数据的维度，从而降低计算成本和减少过拟合的风险。

4. 异常检测：自编码器可以用于检测数据中的异常或离群点。

由于它们能够捕捉数据的正常分布，因此可以通过比较重构误差来识别异常。

5. 生成模型：自编码器的变种，如变分自编码器（Variational Autoencoder），可以用于生成新的数据样本，如图像、文本等。

多媒体技术_多媒体数据压缩编码技术

4.知识冗余
图像的理解与某些基础知识有关。例:人脸的图像有同样的结构：嘴的上方有鼻子，鼻子上方有眼睛，鼻子在中线上…… 知识冗余是模型编码主要利用的特性。
5.视觉冗余
人的视觉系统对图像场的敏感性是非均匀、非线性的。（1）对图像亮度和色差的敏感性相差很大 Y：U：V＝8：4：4 或者Y：U：V＝8：2：2 （2）随着亮度增加，视觉系统对量化误差的敏感度降低。（3）人的视觉系统把图像边缘和非边缘区域分开处理。
第四章、多媒体数据压缩编码技术
本章要点
（1）多媒体数据压缩编码的重要性和分类。（2）量化的基本原理和量化器的设计思想。（3）常用压缩编码算法的基本原理及实现技术、预测编码、变换编码、统计编码(Huffman编码、算术编码)。（4）静态图像压缩编码的国际标准（JPEG）原理、实现技术，以及动态图像压缩编码国际标准(MPRG)的基本原理。
4.2.2 标量量化器的设计
量化器的设计要求通常设计量化器有下述两种情况： 1. 给定量化分层级数，满足量化误差最小。 2. 限定量化误差，确定分层级数，满足以尽量小的平均比特数，表示量化输出。
量化方法有标量量化和矢量量化之分，标量量化又可分为，均匀量化、非均匀量化和自适应量化。
（1）均匀量化
例如:从64个数中选出某一个数。可先问“是否大于32?”消除半数的可能,这样只要6次就可选出某数。如果要选择的数是35,则过程如下: 1.大于/小于 32？大 2.大于/小于 32+16=48？小 3.大于/小于 48-8=40？小 4.大于/小于 40-4=36？小 5.大于/小于 36-2=34？大 6.大于/小于 34+1=35 等
（4）混合编码

PCM编码器设计

PCM编码器设计PCM（脉冲编码调制）编码器是一种将模拟信号转换为数字信号的设备。

它用于音频和视频编码中，可以将连续时间的模拟信号转换为离散时间的数字信号，以便进行存储、传输和处理。

1.采样频率选择：选择适当的采样频率来采集原始模拟信号。

常用的采样频率有44.1kHz、48kHz和96kHz等。

选择适当的采样频率可以平衡信号的质量和文件的大小。

2.量化位数选择：选择适当的量化位数来描述采样信号的离散级别。

通常使用8位、16位或24位量化位数。

较高的量化位数可以提高信号的动态范围和信噪比，但需要更多的存储空间和传输带宽。

3. 量化器设计：采用适当的算法和电路设计一个精确的量化器，将连续模拟信号映射到离散级别。

一个常用的量化算法是线性二进制量化（linear binary quantization），它将输入信号划分为离散的级别，并将其映射到用二进制表示的编码值。

4. 压缩编码设计：设计一个有效的编码器，将量化后的信号进行进一步的压缩。

常用的压缩编码算法有Huffman编码和Lempel-Ziv编码等。

这些算法根据信号的统计特性和出现概率来对信号进行编码，以减少编码后的数据量。

5.错误纠正设计：为了增加PCM数据的可靠性，在编码过程中可以添加纠错码，以便在传输或存储过程中，能够检测和纠正部分错误。

常用的错误纠正编码包括海明码和循环冗余校验码（CRC）等。

6.附加功能设计：可以根据具体需求添加一些附加功能，如音频增强、降噪、立体声编码等。

这些功能可以提高音频质量，增加用户体验。

7.性能评估和优化：设计完成后，需要对PCM编码器的性能进行评估和优化。

包括信号质量评估、压缩率评估和编码速度评估等。

同时可以根据评估结果对设计进行优化，以改进性能。

总的来说，设计一个PCM编码器需要考虑采样频率、量化位数、量化器设计、压缩编码设计、错误纠正设计、附加功能设计、性能评估和优化等因素。

通过合理的设计和优化，可以实现高质量的PCM编码器，提高音频和视频编码的效率和质量。

数据压缩编码器中Z扫描电路的设计与仿真

系数进行排序输出。根据扫描模式选择Ｚ型扫描或交替型扫描，量化后的ＤＴ系数按照要求的扫描次序将Ｃ
输出。
控制电路使ＲＭ的写使能端有效，将量化系数写入ＡＲＭ中。正常要求Ｚ扫描结果时使ＲＭ的写使能端ＡＡ
就是一种有效的采用正交变换方法去除视频图像信号
零复位，当其变为１，描电路开始工作。计数器后Ｚ扫
从１６到４计数。Ｚ扫描电路接受量化系数，其符号连
一
的相关性的方法。该方法将图像光强矩阵（时域信号）
后转向存入第二个ＲＭ中，同时从扫描顺序的ＲＭＡＯ
空间域像块中的像素之间存在很强的相关性，能量分
布比较均匀；经过正交变换后，变换系数间近似是统计独立的，相关性基本解除，并且能量主要集中在直流和
用量化和熵编码技术，能够较好的提高编码性能，行进有效的数据压缩。
１数据压缩编码器的原理
其次，需要设置一个控制器，行扫描类型选择，进
根据量化器的输出顺序号进行的技术控制。最后要输
出Ｚ扫描后的ｚ扫描顺序号，作为下一步韵控制信号。
【关键词】数据压缩；扫描电路；ＸＰＵＩＺＭＡ＋ＬＳＩ【中图分类号】Ｔ３１６Ｐ１．５Ｏ引言【文献标识码】Ａ【文章编号】１０ — ７Ｘ（０７０ — ０９００３７３２０）３０３ — ２

adpcm编码规则 -回复

adpcm编码规则-回复ADPCM 编码规则详解ADPCM（Adaptive Differential Pulse Code Modulation）是一种广泛应用于语音压缩和存储的编码技术。

它通过预测和编码差值来实现高效的数据压缩。

本文将逐步介绍ADPCM的原理、编码规则和应用。

第一部分：ADPCM的基本原理1.1 差值编码ADPCM利用差值编码来减少待传输数据量。

它通过预测当前采样值与前一个采样值之间的差异，并对差异进行编码和传输。

这种编码方式在语音相关的应用中非常高效，因为通常情况下相邻的语音样本之间的差异非常小。

1.2 自适应预测ADPCM采用自适应预测的方式来增加编码效率。

它根据先前的采样值来预测当前采样值，并将预测误差进行编码。

预测模型的参数会根据不同的输入数据进行适应性更新，以提高预测的准确性。

第二部分：ADPCM编码规则2.1 预测模型ADPCM的编码器使用一个预测模型来预测当前的采样值。

预测模型通常是一个线性滤波器，其参数由编码器和解码器共享。

预测模型在编码和解码两个环节中都必须一致。

2.2 预测残差编码器通过计算当前采样值与预测值之间的差异来获得预测残差。

预测残差表示了当前采样值与预测值之间的差异，通常情况下它的值较小。

2.3 编码差异编码器将预测残差映射到一个有限的动态范围内，以减少待传输的数据量。

这一步骤通常涉及使用量化和编码技术，其中量化负责将预测残差映射到有限的数值范围内，而编码器将这些数值表示成相应的编码符号。

2.4 自适应更新ADPCM的编码器还需要对预测模型的参数进行适应性更新。

这样可以根据不同的输入数据来提高预测的准确性。

自适应更新通常涉及对预测模型参数进行递归滤波和反馈控制。

第三部分：ADPCM的应用3.1 语音压缩ADPCM广泛应用于语音压缩领域。

由于语音信号的特点是连续性和可预测性，在采样频率和比特率有限的情况下，使用ADPCM可以显著减少数据的存储和传输开销。

opus编码压缩方式

大小，并保持高质量的音频输出。

Opus编码采用了一系列先进的算法和技术，具有出色的性能和广泛的应用范围。

本文将详细介绍Opus编码的原理、特点以及它在音频领域中的应用。

一、Opus编码的原理1.1 声音信号模型Opus编码基于声音信号模型进行压缩。

声音信号可以看作是时间上连续的音频样本序列，每个样本表示声音的幅度。

Opus编码通过分析声音信号的频谱、时间相关性和人耳感知特性，选取合适的信号表示方式，从而实现高效的压缩。

1.2 语音编码器和音乐编码器Opus编码器根据输入声音信号的类型，分为语音编码器和音乐编码器两种模式。

语音编码器适用于人类语音的压缩，而音乐编码器则适用于音乐和其他非语音信号的压缩。

这两种编码器为不同类型的声音信号提供了优化的压缩算法。

1.3 预处理和分析在进行编码之前，Opus编码器对输入信号进行预处理和分析。

预处理包括声音信号的预加重处理、音量归一化等，以提高编码的质量和稳定性。

分析阶段则通过对声音信号的频谱、频带能量和时间相关性进行分析，为后续的编码过程提供依据。

1.4 频域分解和控制信号Opus编码器将声音信号转换为频域表示，采用离散傅里叶变换（DFT）将时域信号转换为频域信号。

同时，控制信号也被引入到编码过程中，用于调整编码器的参数和模型，以优化压缩效果。

1.5 量化和编码在频域表示的基础上，Opus编码器进行信号的量化。

量化是指将连续的频域样本映射为离散的量化符号，从而减小数据的表示空间。

量化过程中，编码器根据预设的量化精度和量化表，将频域样本映射为最接近的离散数值。

1.6 熵编码和解码经过量化后的信号被传输到熵编码器，将离散的量化符号映射为二进制码流。

熵编码器利用各种统计方法和算法，根据信号的概率分布进行编码，以实现高效的数据压缩。

解码过程中，熵解码器将二进制码流还原为量化符号，进而还原为频域样本。

1.7 重构和后处理解码器通过逆向的过程将量化符号还原为频域样本，再经过逆离散傅里叶变换（IDFT）将频域信号转换为时域信号。

全《多媒体数据压缩技术》练习思考题答案

第一章《多媒体技术概论》思考练习题答案填空题：1、国际电讯联盟（ITU）将媒体分为五大类，分别为感觉媒体、表示媒体、表现媒体、存储媒体、传输媒体。

2、多媒体技术中所说的媒体一般指感觉媒体，图像编码应属表示媒体。

3、多媒体信息的主要特点包括信息媒体的多样性、集成性、交互性、实时性，还有数据的海量性、媒体信息表示的空间性和方向性等。

4、多媒体技术的发展历程大致可分为三个阶段，即启蒙发展阶段、标准化阶段、普及应用阶段。

5、ISO和ITU联合制定的数字化图像压缩标准主要有JPEG标准、MPEG系列标准、H.26X 标准。

简答题：1、什么是多媒体？答：从多媒体技术专业角度讲，可理解为：多媒体的“多”是其多种媒体的表现，多种感官的作用，多种设备的使用，多学科的交汇，多领域的应用；“媒“是指人与客观世界的中介；“体”是言其综合、集成一体化。

2、什么是多媒体技术？答：是指多媒体信息的数字化、设计与制作技术、及各种媒体集成一体化，经数据压缩处理和存储，并由新传播媒介发布的具有交互性的多媒体信息技术。

3、JPEG标准（ISO/IEC 10918标准）？答：适用彩色和单色、多灰度连续色调、静态图像压缩国际标准。

4、MPEG-1（ISO/IEC 11172标准）？答：用于数字运动图像，其伴音速率为1.5Mbps的压缩编码。

5、我国国家信息产业部批准成立的数字音频视频的编码技术标准工作组（A VS）的主要工作是什么？答：开展具有自主产权的数字音视频产业的共性基础标准的研究。

并面向我国的信息产业需求，制定数字音视频的压缩、解压缩、处理和表示等共性技术标准A VS，服务于数字音视频产业应用。

第二章多媒体数据压缩技术复习思考题答案填空题：1、多媒体数据能不能被压缩，关键是多媒体数据中是否存在“＿＿＿＿＿”,即“多媒体数据压缩的可能性”。

答：数据冗余2、“信息量”与“数据量”之间的关系是＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿。

答：信息量＝数据量－冗余量3、多媒体数据冗余信息包括＿＿＿＿、＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿、＿＿＿＿、＿＿＿＿、＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿、图像区域的相同性冗余、其它冗余。

一种压缩比自适应快速矢量量化器的设计与实现

ｑｕｎｔｙｏｅｅｔｎｅｒｈｎｎｍｐｏｅｔｅｅｃｄｎｐｅｄｂｄｒｉｎｓｍｕｔｎｏｓｙｌｆｉｇａｉｆｒｐａｉｇｓａｃｉｇａｄｉｒｖｈｎｏｉｇｓｅｙａｗｉｅｍａｇｎｉｉｌａｅｕｌｉｔｔｎ
ｉｄｏｔｏｒｅｕｎＦＰＧＡ．Ｔｈｅｕｔｉｄｉａｅｔａｈｘｍｕｃｏｋ￣ｅｕｎｙｃｎｒａｈ７５ＭＨｚＡｓｅｒｓｌｓｎｃｔｈｔｔｅｍａｉｍｌｃｑｅｃａｅｃ６．５．ｃｍｐｒｄｗｉｈｓｍｅｒｌｔｄａｇｒｔｍｓ，ｔｅｃｍｐｅｓｏａｉｙｔｉｇｒｔｍａｅｇｅｔｙｉｒｖｄｏａｅｔｏｅａｅｌｏｈｉｈｏｒｓｉｎｒｔｂｈｓａｏｈｃｎｂｒａｍｐｏｅｏｌｉｌ
ＡａｔｅＡｇｒｈＶｃｏａｔｅｄｐｉｌｏｉｍｅｔｒＱｕｎｚｒｖｔｉ
ＷＡＧＬ— ａ，ＹｉｇｍｉＮｉｕｎＵＮｎ — ｅ，ＷＡＧＤｎ — ｎ，ＭＡＨａｘｊＮｏｇｆｇａｉｉ —ａ
（ａｕｔｏＡｔｍｔｎａｄＩｏｔｎＥｇｅｒｇＸ ’ ｎｖｒｔｏＴｃｎｌ，ｉａ１０８Ｃｉ）Ｆｃｌｆｕｏａｉｎｆｒｉｎｉｅｉ，ｉａＵｉｓｙｆｅｈｏｏＸ ’ｎ７０４，ｈｎｙｏｎｍａｏｎｎｎｅｉｙｇａ
维普资讯
西安理工大学学报ＪｕａｏＸ ’ｎＵｉｒｉｆｅｈｏｇ（０８ｏ．４Ｎ．ｏｒｌｆｉａｎｅｓｙｏＴｃｎｌｙ２０）Ｖ１２ｏ２ｎｖｔｏ

基于矢量量化编码的数据压缩算法的研究与实现

2．3矢量量化的相关概念102．4矢量量化的关键技术及技术指标13第三章矢量量化的算法研究163．1矢量量化码书设计算法的研究163．1．1经典的LBG算法163．1．2MD算法183．1．3码书设计算法比较193．2码字搜索算法203．2．1基于不等式的快速码字搜索算法203．2．2等均值等方差最近邻搜索算法213．3码字索引分配算法233．3．1BSA算法233．3．2禁止搜索码字索引算法25第四章矢量量化算法的实现264．1需求分析与整体设计264．1．1需求分析264．1．2整体设计264．2矢量量化算法的实现过程及说明274．2．1初始码书的生成274．2．2LBG矢量量化284．2．3矢量量化码字索引与恢复314．3实验结果及评价31第五章结论与展望34参考文献35致谢36附录37摘要伴随着通讯与信息科技的迅猛发展，数据压缩技术己经成为信息时代人们工作与科研的有力工具。

数据压缩技术，作为信息论研究中的一个重要课题，一直受到人们的广泛关注。

矢量量化技术作为数据压缩领域里的一个重要分支，以它压缩比高、编码速度快、算法简单清晰等良好的特性，在图像压缩等领域都已成为有力的手段和方法。

本文以矢量量化在静止图像方面的应用为研究目标，介绍了矢量量化的定义，基本理论、相关概念及发展现状，重点讨论研究了矢量量化的三大关键技术–码书生成和码字搜索和码字索引分配。

详细阐述了码书设计算法中的LBG算法和最大下降MD算法；快速码字搜索中的基于不等式快速码字搜所和码字索引分配中的BAS算法和禁止搜索码字索引算法等。

最后总结分析了现有典型的算法和改进算法并提出了自己的基于矢量量化算法的实现方法，编程实现了一个完整的数据压缩软件，取得了较好的效果。

关键词：数据压缩，矢量量化，LBGABSTRACT第一章绪论1．1课题的研究背景及意义1．1．1研究背景随着计算机和大规模集成电路的飞速发展，数字信号分析和处理技术得到很大发展，并已经广泛应用于通信、雷达和自动化等领域。

数字图像处理试卷

一、单项选择题1.一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在[0，255]，则该图象的信息量为：DA. 0B.255C.6D.82.图象与灰度直方图间的对应关系是：BA.一一对应B.多对一C.一对多D.都不对3. 下列算法中属于图象锐化处理的是：CA.低通滤波B.加权平均法C.高通滤D. 中值滤波4.下列算法中属于点处理的是：BA.梯度锐化B.二值化C.傅立叶变换D.中值滤波5、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型AA、RGBB、CMY 或CMYKC、HSID、HSV6. 下列算法中属于图象平滑处理的是：CA.梯度锐化B.直方图均衡C. 中值滤波placian 增强7.采用模板［-1 1］主要检测__C_方向的边缘。

A.水平 B.45° C.垂直 D.135°8.对一幅像元的图象，若每像元用８bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为40000bit，则图象的压缩比为：AA.2:1B.3:1C.4:1D.1:29.维纳滤波器通常用于 CA、去噪B、减小图像动态范围C、复原图像D、平滑图像10.图像灰度方差说明了图像哪一个属性。

BA 平均灰度B 图像对比度C 图像整体亮度D 图像细节11 、下列算法中属于局部处理的是：( D )A.灰度线性变换B.二值化C.傅立叶变换D.中值滤波12、数字图像处理研究的内容不包括 D 。

A、图像数字化B、图像增强C、图像分割D、数字图像存储13、将灰度图像转换成二值图像的命令为 CA．ind2gray B ．ind2rgb C．im2bw D ．ind2bw14.像的形态学处理方法包括（ D ） A.图像增强 B. 图像锐化 C 图像分割 D 腐蚀15.一曲线的方向链码为12345，则曲线的长度为 Da.5b.4c.5.83d.6.2416.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是：Ba.梯度算子b.Prewitt 算子c.Roberts 算子d. Laplacian 算子17.二值图象中分支点的连接数为：Da.0b.1c.2d.3二、填空题1. 图像与灰度直方图间的对应关系是多对一;2. 下列算法中a.梯度锐化b.二值化c.傅立叶变换d.中值滤波，属于点处理的是b二值化;3. 在彩色图像处理中，常使用HSI模型，它适于做图像处理的原因有:1、在HIS模型中亮度分量与色度分量是分开的；2、色调与饱和度的概念与人的感知联系紧密。

多媒体技术量化和变换编码和预测编码

LBG算法
如果那么并计算
LBG算法的局限性
最优量化器是对于训练向量集而言的，对于实际的未经训练的输入向量是否还是最优的却很难说，这要依赖于训练向量集的代表性到底真实到何种程度。由于优化分割的过程并没有依据什么数据结构方面的规则或限制，而是自由进行，这就使得对码本进行有效组织时遇到了极大的困难。在某些情况下根本无法找到真正具有代表性的训练向量集。
矢量量化与标量量化相比有更大的数据压缩能力。
矢量量化也可以与其他的编码方法一同使用。
矢量量化常常是与变换编码相结合使用，在图像进行变换之后，按一定方式形成多维向量组，然后到码本中寻找最佳码字。
量化分类
标量量化
标量量化: 均匀量化（恒定量化步长）非均匀量化（量化步长可变）带死区的量化：当称为死区
Karhunen—Loeve（KL）变换以图像统计特性为基础的一种正交变换，也称为特征向量变换或主分量变换 KL变换的目的：去图像的相关性相关性：用协方差矩阵度量以下图像为例描述KL的算法
KL变换
KL变换
一幅256×256图像分成1024个8×8的块每个8×8的块按照行（或列）的顺序排成一个64维的向量向量的维数定义随机向量使得其取值范围为
离散余弦变换(DCT)编码
DCT算法在历史上起到了很重要的作用，一幅640×480的彩色图像，大小为3×640×480＝921，600BYTE，使用64K/S的ISDN网络进行传输，大约需要1.9分钟。 JPEG压缩后大约38，400 BYTE,传输只需要4.8秒。
用LBG算法对Lenna图像进行向量量化的结果，压缩后PSNR = 25.21dB
本单元的内容量化变换编码预测编码

基于矢量量化编码的数据压缩算法的研究与实现二

基于矢量量化编码的数据压缩算法的研究与实现二转自：.4矢量量化的关键技术及技术指标2.4.1矢量量化的关键技术矢量量化的三大关键技术是【8】：码书设计、码字搜索和码字索引分配。

其中前两项最关键。

1.码书设计矢量量化的首要问题是设计出性能好的码书。

如果没有码书，那么编码将成为无米之炊。

假设采用平方误差测度作为失真测度，训练矢量数为M，目的是生成含N(N M)个码字的码书，则码书设计过程就是寻求把M个训练矢量分成N类的一种最佳方案(如：使得均方误差最小)，而把各类的质心矢量作为码书的码字。

可以证明在这种条件下各种可能的码书个数为Num C，Num C满足公式2.13：(2.13)其中C为组合数。

通过测试所有码书的性能可以得到全局最优码书。

然而，在N和M比较大的情况下，搜索全部码书是根本不可能的。

为了克服这个困难，文献中各种码书设计方法都采取搜索部分码书的方法得到局部最优或接近全局最优的码书。

所以研究码书设计算法的目的就是寻求有效的算法尽可能找到全局最优或接近全局最优的码书以提高码书的性能，并且尽可能减少计算复杂度。

2.码字搜索矢量量化码字搜索算法是指在码书已经存在的情况下，对于给定的输入矢量，在码书中搜索与输入矢量之间失真最小的码字。

给定大小为N的码书C，如果矢量x与码字A之间的失真测度为d(x,y)，则码字搜索算法的目的就是找到码字Y，使得失真测度满足公式2.14：(2.14)如果采用平方误差测度，对于k维矢量，每次失真计算需要k次乘法，2k一1次加法，从而为了对矢量x进行穷尽搜索编码需要Nk次乘法，N(2k-1)次加法和N-1次比较。

可以看出，计算复杂度由码书尺寸和矢量维数决定。

对于大尺寸码书和高维矢量，计算复杂程度将很大。

研究码字搜索算法的主要目的就是寻求快速有效的算法以减少计算复杂程度，并且尽量使得算法易于用硬件实现。

3.码字索引分配在图示的矢量量化编码和解码系统中，如果信道有噪声，则信道左端的索引i经过信道传输可能输出索引J而不是索引i，从而将在解码端引入额外失真。

JPEG压缩编码的扩充自适应量化器设计_马钺

第26卷第5期1997年10月　信息与控制Info rmation and Co ntro lV ol.26,No.5　Oct.,1997JPEG压缩编码的扩充自适应量化器设计†马　钺(中国科学院沈阳自动化研究所　沈阳　110003)摘　要　在JPEG静止图象压缩的基础上,设计了一种扩充的自适应量化器.利用人眼的视觉特征,通过分析M CU块的局部视觉活动性,以M CU活动性函数确定量化因子,并引入亮度掩盖算子调节量化参量.实验结果表明,本文所设计的自适应量化器能减少图象编码主观失真,改善图象质量,获得更好的压缩效果.⒇关键词　JPEG算法,自适应量化,视觉特征1　引言JPEG是连续色调静止图象压缩的国际标准,该标准已广泛应用于计算机和通信等领域,例如电视图象压缩、多媒体通信、多媒体计算机、图象数据库等.JPEG的基本过程是,将源图象YUV象素块经DCT变换成频率矩阵值,然后经量化运算产生压缩频率值的矩阵,再进行熵编码而得到最后的压缩比特流.编码比特流可以数字存储或传输,然后通过一个相反的过程解压缩,再生成象素图象.在JPEG编码处理中,量化过程是至关重要的.量化是将DCT系数进行尺寸变换,并将所得结果截取变为整数值的过程.量化的目的是进一步压缩数据,即丢弃那些无显著视觉意义的信息.量化的策略是对图象内容中较平坦的部分,即对应频域中低频成分,采用较小的量化步长;而图象小的细节,即人眼不太敏感的高频部分,采用较大量化步长,以获得更高的压缩比.JPEG中对DCT系数使用均匀量化器进行量化,其定义为[1]S qi,j=Integ er Ro und(S i,j/ Q i,j),S i,j为量化后的DC T系数,Q i,j为量化权矩阵对应的量化系数.然而这样的量化是线性的,不能精确的反映图象内容局部变化特征,增加了图象编码的主观失真,影响图象质量.JPEG标准内没有包含自适应量化,但是自适应量化可以很显著地提高在给定比特率下的图象质量.从发展趋势来看JPEG标准最可能添加的模块是自适应量化[2].本文在基于JPEG基本系统下,设计了扩充的自适应量化器.它根据图象局部活动性特征和背景亮度来调节量化因子.本文首先提出自适应量化的策略,研究如何用图象局部活动性和背景亮度特征来确定量化因子,然后对模拟实验结果加以讨论.2　自适应量化自适应视觉量化的目的是要调节最终的量化级,以使视觉敏感区域能得到相对细量化,而对视觉不敏感的区域可相对粗量化.本文所设计的量化过程是基于JPEG顺序模式,并对源图象的YUV3个分量中的UV色度分量在水平和垂直方向上进行亚取样.这样编码的M CU⒇1997-02-24收稿†辽宁省科委资助课题(最小编码单元)包含了4个Y分量,1个U分量和1个V分量.JPEG标准对8×8的数据单元给出了缺省量化表,在实际应用中也可以根据需要构造更合适的量化表.本文的自适应量化就是在量化权矩阵的基础上,引入自适应量化因子进行调节,以期提高量化性能.这一量化器部分地引用了M PEG-2TM5[4]的帧内编码量化机制,量化公式如下:S qi,j =int[S i,jq p×Q ij], i,j=1,2,…,8式中S i,j为DCT系数,S q i,j为量化结果,Q i,j为量化权矩阵系数,量化级因子q p由下式给出q p=k×Nact P其中k为该图象可调节的量化等级,Nact P则是反映该M CU复杂程度的归一化活动性函数,其定义为N act P=2×act P+AV Eact P act P+2×AV Eact P式中act P为该M CU的亮度活动性,是其4个亮度子块的象素方差最小值,它反映了M CU的复杂程度;AV Eact P为该帧图象所有8×8亮度块的方差均值,它提升了图象的平均活动性,能准确地反映图象中等活动区视觉特征.注意,在计算AV Eact P时不是严格地按顺序操作模式进行,可使用足够大的缓冲区来存储图象所有DCT系数.M CU活动性函数考虑到人眼的视觉特征,因人眼对高频成份不太敏感,块内容复杂,均方值大时,进行较粗量化;相反当块内细节较少,均方值小时,则进行较精细的量化,从而合理地分配码字.为提高自适应量化的精确度,更细致地反映图象的局部视觉特性,可对M CU进行平坦区、平坦背景下的强边缘区和活动性不一致区的视觉活动性做进一步分析.并首先根据M CU 中4个8×8亮度子块的个别特性,将这些区域从图象中区分出来,根据不同活动区特性对量化因子作适当修正,降低活动不一致区的码字;适当增加平坦区和平坦背景下的强边缘区等视觉敏感区的码字.从而进一步减少量化失真,改善图象质量.以上这些细致量化方案都是以增加编码的计算量为代价的.然而,上面所介绍的M CU活动性定义并未考虑到在不同背景亮度下的视觉敏感性差异.根据人眼的视觉对比灵敏度特征分析[6],可知在人眼对中等亮度背景下的亮度变化较灵敏,而在高亮度区和低暗区极不灵敏.由此引入M CU相对背景亮度的定义B=|14∑4i=1DC i-1024|/1024式中DC i为4个亮度块的DC T直流系数.由于JPEG规定DCT系数值域为[-2048,2047],直流系数实际取值范围为[0,2048],因此本文选取1024为中等亮度值.上式有0≤B≤1,则引入亮度修正算子为B msk=1+B2上式表示,当某M CU的平均亮度接近中间亮度时,B msk≈1;当平均亮度很高或很低时,B msk会有所增加.另外,还可根据在亮背景区和暗背景区的不同,对B msk进行细致调节.综上所述,本文建议的量化计算公式为q p=k×Nact P×B msk380信　息　与　控　制26卷　这一自适应量化因子,充分利用视觉的亮度掩盖原理来调节量化参量,在视觉不敏感的高亮度区和低暗区使量化参量提高,得到较粗的量化;而在中等亮度区量化参量降低,量化较为精细.3　模拟实验结果通过计算机模拟实验,在其他模块完全相同的情况下,分别采用本文提出的自适应量化器与JPEG 一般量化器对两幅图象进行压缩编码.对比实验结果在下面表1中,表明在图象压缩质量基本相同的情况下,自适应量化器可提高近23%的压缩比.同样也可得出,在压缩比相同的情况下,图象压缩质量也可提高.表1　对比实验结果实验图象一般量化器自适应量化器压缩比均方误差压缩比均方误差Girl (128×128×8bits )18.658.8122.758.76Lenna (256×256×8bits )14.3107.4317.7107.284　结束语本文提出了一种JPEG 压缩编码下,扩充的自适应量化策略,通过分析M CU 的局部活动特性,动态调节量化因子,从而达到均匀分布图象编码失真,提高图象质量的目的.在实践中为尽量符合JPEG 标准,在图象压缩数据结构上采用每个M CU 的开头加入二进制码的方式,以通知解码器此时需要对量化权矩阵进行修改的量化因子.参　考　文　献1　W allace G K.The JPEG Still Picture Comp ression m ACM ,34(4):30～442　W illiam B Penn ebaker ,Joan L M itch ell .JPEG Still Image Data Com pres sion Standard .ITP Pres s ,19953　Sherlock B G .A M odel for JPEG Quan tiz ation .ISS IPPNN '944　M PEG,M PEG-2Tes t M odel 5,ISO /IEC JTC1/S C29/W G11/N0400,19935　孙　军等.M PEG-2视频编码的自适应量化器设计.通信学报,1995,16(5):102～1066　姚庆栋等.图形编码基础.北京:人民邮电出版社,1984:36～39A DESIGN OF ADAPTIVE QUA NTIZER FOR JPEG CODI NGM A Yue(Shenyang Institute of Automation ,Ch inese Aca demy of Scien c es ,Shenyang 110003)Abstract Based upon JPEG still imag e co mpressio n standa rd ,an ex panded adaptiv e qua ntizer is pre-sented in this paper.Acco rding to the visual perceptio n,visual activities ar e a naly zed to ex ploit lo cal percep-tual cha racteristic in the M CU.The adaptiv e quantiza tion facto r is decided based on the M CU ac tiv ity func-tio n ,a nd a brig htness masking oper ato r is int roduced to modify the quanti zatio n scales .Ex periment r esult show s tha t the co ding distor tio n is unifor mly decreased w ith the pr oposed qua ntizer,pictur e quality is im-prov ed,and a bet ter coding effec t is acquir ed.Key words JPEG algo rithm,adaptiv e quantizer ,perceptua l charac teristic作者简介马　钺,男,34岁,高级工程师.研究领域为计算机软件工程,图象压缩与应用等.3815期马　钺:JPEG 压缩编码的扩充自适应量化器设计。

语音信号矢量量化器的设计及实现算法的matlab仿真

引言21世纪是信息的社会，各种科技领域的信息大爆炸。

数字信号的数据量通常很巨大，对存储器的存储容量，通信信道的带宽及计算机的处理速度带来压力，因此必须对其进行量化压缩来紧缩数据存储容量，较快地传输各种信号 ,并使发信机功率降低。

矢量量化（VQ）是一种极其重要的信号压缩方法，其在语音信号处理中占有十分重要的地位，广泛应用于语音编码，语音识别，语音合成等领域。

在许多重要的课题中，VQ都起着非常重要的作用。

采用矢量量化技术对信号波形或参数进行压缩处理，可以获得非常高的效益。

VQ不仅可以压缩表示语音参数所需的数码率，而且在减少运算量方面也是非常高效的，它还能直接用于构成语音识别和说话人识别系统。

语音数字通信的两个关键部分是语音质量和传输数码率。

但这两者是矛盾的：要获得较高的语音质量，就必须使用较高的传输码率；相反，为了实现高效地压缩传输数码率，就很难得到良好的语音质量。

但是矢量量化却是一种既能得到高效压缩的数码率，又能保证语音质量的方法。

量化可以分为两大类：一类是标量量化，一类是矢量量化VQ。

标量量化是把抽样后的信号值逐个进行量化，而矢量量化是先将k个抽样值组成k 维空间中的一个矢量，然后将此矢量进行量化，它可以极大的降低数码率，优于标量量化。

各种数据都可以用矢量表示，直接对矢量进行量化，可以方便的对数据进行压缩。

矢量量化属于不可逆压缩方法，具备比特率低，解码简单，失真较小的优点。

矢量量化的发展大致可以分为两各阶段：第一阶段约为1956至1977年。

1956年steinhaus第一次系统的阐述了最佳矢量量化的问题。

1957年，在loyd的“PCM中的最小平方化”一文中给出了如何划分量化区间和如何求量化值问题的结论。

约于此同时MAX也得出同样的结果。

虽然他们谈论的都是标量量化问题，但他们的算法对后面的矢量量化的发展有着深刻的影响。

1964年，NEWMAN研究了正六边形原理。

1977年，berger的‘率失真理论’一书出版。