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题名粒子对算法在图像矢量量化中的应用
被引量：10
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作者
纪震
廖惠连
许文焕
姜来
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机构
深圳大学德州仪器DSPs实验室
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第10期1916-1920,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.60572100)
国家自然科学基金委员会和英国皇家学会中英合作项目
+3 种基金
北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室开放基金
广东省"千
百
十"工程优秀人才基金和深圳市科技项目(200408)
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文摘
本文给出了一种新的图像矢量量化码书的优化设计方法——粒子对算法.在传统粒子群优化(ParticleSwarm Optimization,PSO)算法的基础上,用两个粒子构成了群体规模较小的粒子对,在码书空间中搜索最佳码书.在每次迭代运算中,粒子对按先后顺序执行PSO算法中的速度更新、位置更新操作和标准LBG算法,并用误差较大的训练矢量代替越界的码字.此算法避免粒子陷入局部最优码书,较准确地记录和估计每个码字的最佳移动方向和历史路径,在训练矢量密集区域和稀疏区域合理地分配码字,从而使整体码书向全局最优解靠近.实验结果表明,本算法始终稳定地取得显著优于FKM、FRLVQF、RLVQ-FVQ算法的性能,较好地解决了矢量量化中初始码书影响优化结果的问题,且在计算时间和收敛速度方面有相当的优势.
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关键词
矢量量化
粒子群优化
粒子对
码书
码字
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Keywords
vector quantization
particle swarm optimization
particle-pair
codebook
codevector
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名模糊强化学习型的图像矢量量化算法
被引量：1
- 2
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作者
姜来
许文焕
纪震
张基宏
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机构
深圳大学信息工程学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第9期1738-1741,共4页
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基金
国家自然科学基金(No.60572100)
网络与交换技术国家重点实验室开放基金
+2 种基金
广东省"千
百
十"工程优秀人才基金资助
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文摘
本文给出了一种新的图像矢量量化码书的优化设计方法.传统矢量量化方法只考虑了码字与训练矢量之间的吸引影响,所以约束了最优解的寻解空间.本文提出了一种新的学习机理———模糊强化学习机制,该机制在传统的吸引因子基础上,引入新的排斥因子,极大地释放了吸引因子对最优解的寻解空间的约束.新的模糊强化学习机制没有采用引入随机扰动的方法来避免陷入局部最优码书,而是通过吸引因子和排斥因子的合力作用,较准确地确定了每个码字的最佳移动方向,从而使整体码书向全局最优解靠近.实验结果表明,基于模糊强化学习机制的矢量量化算法始终稳定地取得显著优于模糊K-means算法的性能,较好地解决了矢量量化中的码书设计容易陷入局部极小和初始码书影响优化结果的问题.
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关键词
矢量量化
图像编码
模糊强化学习
吸引因子
排斥因子
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Keywords
vector quantization
image coding
fuzzy reinforced learning
attractive factor
repulsive factor
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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