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题名矢量量化的误差竞争学习算法
被引量：4
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作者
王进
余松煜
张文军
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机构
上海交通大学图像通信与信息处理研究所
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
2000年第3期281-283,共3页
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文摘
提出了误差竞争学习 ( Distortion competitive learning,DCL)算法。该算法基于 Gersho的矢量量化误差渐近理论的等误差原则 ,即当码本数趋于无穷大时 ,各区域子误差相等 ,使用这个原则作为最优码书设计的一个必要条件 ,并结合传统最优码书设计的两个必要条件 ,然后根据这 3个必要条件 :( 1)最近邻规则 ;( 2 )中心准则 ;( 3)各区域子误差近似相等设计最优码书 ,而在算法的实现中引入广义误差测度 ,以确保该测度与各个区域的子误差相关。最后从快速性与均方差两个方面与目前的码本设计算法比较。实验结果表明 ,该算法在降低迭代时间与减少均方差优于其他传统码本设计算法 ,能迅速地找到优化的码本。
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关键词
矢量量化
误差竞争学习算法
图像处理
图像编码
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Keywords
vector quantization
distortion asymptotic theory
distortion competitive learning
equidistortion principle
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分类号
TN919.81
[电子电信—通信与信息系统]
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