摘要
矢量量化(VQ)是一种极其重要的信号压缩方法,广泛地应用于图像信号压缩、语音信号压缩领域。它的主要问题是码本设计,在码本设计过程中,有很多算法被提出,但是大部分的算法只适用于码本当中码字个数比较少的情况。随着数据量逐渐地增加,算法所需的时间复杂度和空间复杂度也大幅度地增加,本文提出的方法是结合了FCM聚类算法和LBG算法,首先对大量数据分类,然后通过用FCM聚类算法对每一组数据进行分类,可以得到相似度比较小的聚类中心。用这些相似度比较小的聚类中心作为LBG的初始码本,进行码本设计。虽然LBG算法依赖初始码本的好坏,容易陷入局部最小,但因为已经用FCM对初始码本进行了处理,所以初始码本对于算法的影响并不大。这样不仅可以改善LBG算法容易陷入局部最小的情况,而且由于首先对大量的数据分类,根据需要得到了一些可用的码字所以同时也改善数据量大所带来的运行时间的问题。
Vector quantization is a very important signal compression approach with wide applications in such areas as image and speech signal compression. A key issue of VQ is the design of a codebook. Many algorithms have been presented and applied to the design of a codebook. However,most of them were only applied to a codebook which included less codes. With the numbers of vectors increasing, computation complexity increases significantly. The presented approach can well decrease computation complexity , and the FCM algorithm in this approach can avoid the local minimization.
出处
《山东科学》
CAS
2008年第1期57-60,共4页
Shandong Science
