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搜索资源列表

  1. 矢量量化的等误差竞争学习算法

  2. 提出了一种使各区域子误差相等的矢量量化算法.该算法利用小波变换后各子带间的相关性.合理构造矢量.采用最优矢量量化器设计原则.通过调整学习过程中各子区域的误差.使之趋于相等.改善总的期望误差.获得更接近全局最优的码书/实验表明.这种算法获得的码本优于其它几种算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-09-14
    • 文件大小：98kb
    • 提供者：haochangjun

  1. 基于图像分类的矢量量化数字水印算法

  2. 通过提取熵和标准差两个特征对图像进行分类,将分类结果采用PNN算法进行矢量量化,将其生成的 码书作为LBG算法的初始码书以降低该算法对初始码书敏感的缺点。同时在水印提取过程中,首先对码书进 行预处理以减少图像攻击对码书的影响,再提取水印图像。实验证明,使用该方法不仅得到了较高的图像质量, 而且对常见的攻击也具有鲁棒性。另外,在传输过程中对码书和索引值的窜改,也具有一定的抗攻击性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-24
    • 文件大小：429kb
    • 提供者：zhagnxan_er

  1. LBG矢量量化C/C++语言实现（可执行）

  2. 对照书上实现了LBG适量量化的算法，共享一下。 LBG是经典的矢量量化算法，通过对训练集的分析，生成矢量量化使用的码本。 实现过程简单明了，就一个CPP文件。 typedef struct _tTSVector { //training set vector double data[VEC_DEM]; //vector data int cluster; //cluster belong to }tTSVector; typedef struct _tCBVector { //code boo

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-08-23
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：clodpoll

  1. 基于树结构矢量量化码书的快速搜索算法

  2. 基于树结构矢量量化码书的快速搜索算法，应用于语音编码和图像处理中。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2011-05-15
    • 文件大小：160kb
    • 提供者：ctsf520

  1. 基于神经网络的矢量量化码书设计算法的研究

  2. 基于神经网络的矢量量化码书设计算法的研究

  3. 所属分类：其它

  1. 矢量量化技术和图像压缩

  2. 本程序利用VC6.0实现了图像压缩中的一种高效率的矢量量化技术 利用选定的10幅标准图像进行用LBG算法进行码书的训练 然后利用该码书对测试图像进行编码 得到较好的效果 由于矢量量化是一种有损的压缩方法 所以必须保证图像的失真率 另外 本程序中所用的图像全部为长宽比1：1的8位深度图像 欢迎有相同兴趣的朋友共同探讨 提出意见

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2008-08-22
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：xwolfs

  1. 矢量量化源代码

  2. 本程序利用VC6.0实现了图像压缩中的一种高效率的矢量量化技术 利用选定的10幅标准图像进行用LBG算法进行码书的训练 然后利用该码书对测试图像进行编码 得到较好的效果 由于矢量量化是一种有损的压缩方法 所以必须保证图像的失真率 另外 本程序中所用的图像全部为长宽比1：1的8位深度图像 欢迎有相同兴趣的朋友共同探讨 提出意见

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-05-06
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：dongfeng10086

  1. （c/c++版）LBG矢量量化码书的设计与实现

  2. 用512*512的灰度图像对码书进行训练，得到32个码矢量，对图片进行8*8的分块，并对lena图像进行矢量量化。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2018-11-26
    • 文件大小：20mb
    • 提供者：html5baby

  1. LBG矢量量化图像压缩 c++代码

  2. 平台vs c++与opencv 实现图像压缩 训练矢量 LBG算法设计码书 根据码书显示压缩后图像

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2018-12-18
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：miss_code

  1. 基于矢量量化的图像压缩

  2. 矢量量化（VQ）实际上就是一种逼近的形式，它的思想和“四舍五入”有异曲同工之妙，都是用一个和一个数最接近的整数来近似表示这个数。VQ问题可以这样描述：给定一个已知统计属性的矢量源（也就是训练样本集，每一个样本是一个矢量）和一个失真测度。还给定了码矢的数量（也就是我们要把这个矢量空间划分为多少部分，或者说量化为多少种值），然后寻找一个具有最小平均失真度（数据压缩，肯定是失真越小越好）的码书和空间的划分。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2020-05-03
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：wws_2017

  1. 码书分类重排矢量量化方法及其应用

  2. 码书分类重排矢量量化方法及其应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：441kb
    • 提供者：weixin_38552083

  1. 一种基于改进的SOFM神经网络的图像无损压缩方法

  2. 在介绍矢量量化和自组织特征映射神经网（SOFM）的基础上，针对SOFM算法的特点对其进行了几个方面的改进，提高了SOFM网络的性能。采用改进后的基于SOFM的矢量量化技术对图像进行无损压缩编码，码书设计时间减少了约70%，图像效果、编码质量均有所提高，实验结果表明了本算法的压缩比比传统的差值编码（DPCM）无损压缩最高可提升40%，证明了算法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：827kb
    • 提供者：weixin_38710566