高效矢量量化与均值编码结合的图像压缩算法

本文档深入探讨了一种基于均值聚类的直推式支持向量机学习算法在图像编码领域的应用，标题为"论文研究-均值聚类的直推式支持向量机学习算法.pdf"。矢量量化作为数据压缩的重要工具，自Shannon提出速率失真理论以来，经过Steinhaus、LBG算法的发展，已经广泛应用在诸如神经网络、图像压缩、识别、数字水印、语音处理等领域。它以编码算法简洁、压缩率高和硬件实现便捷等优点脱颖而出。 作者主要关注的是如何通过改进传统矢量量化方法来提升图像编码效率。他们提出了一种复合编码策略，即针对图像平滑性和非平滑性的特性，对平滑图像块采用均值编码以节省存储空间，对非平滑区域则使用矢量量化编码，这样既保持了高压缩效果，又加快了编码速度。为了进一步压缩码书存储，作者引入了码字旋转反色（2R）压缩算法，将码书容量降低到原始的1/8。 在搜索算法上，作者采用了最近邻块扩展搜索算法（EBNNS），优化了传统的全搜索（FS）方法，显著减少了运算量，尤其是对于高维输入矢量和大型码书。这种改进使得编码速度平均提升了约7.7倍，这对于图像质量要求较高的场景如胶囊内窥镜等低功耗、低码率设备的应用具有明显优势。 这篇论文主要贡献了一个高效且针对特定应用场景定制的图像编码方案，结合了均值聚类和矢量量化技术，旨在提供一种在保持图像质量的同时，大幅提升编码性能的解决方案。这种创新方法对于压缩技术的未来发展具有重要意义，特别是在实时性要求高的多媒体传输和处理中。