图像矢量量化──频率敏感自组织特征映射算法 被引量：21

1

作者 黎洪松 全子一 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1995年第2期59-64,共6页

用神经网络实现图像矢量量化是一种非常有效的方法。本文在分析自组织特征映射（ＳＯＦＭ）算法的基础上，提出了一种频率敏感自组织特征映射（ＦＳＯＦＭ）算法，并对网络学习训练参数的优化进行了探讨。实验表明，ＦＳＯＦＭ算法优于... 用神经网络实现图像矢量量化是一种非常有效的方法。本文在分析自组织特征映射（ＳＯＦＭ）算法的基础上，提出了一种频率敏感自组织特征映射（ＦＳＯＦＭ）算法，并对网络学习训练参数的优化进行了探讨。实验表明，ＦＳＯＦＭ算法优于ＳＯＦＭ算法。 展开更多

关键词 矢量量化 图像编码 自组织特征映射算法 神经网络

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基于KLT/WT和谱特征矢量量化三维谱像数据压缩 被引量：2

2

作者 闫敬文 沈贵明 +1 位作者 胡晓毅 许芳 《遥感学报》 EI CSCD 2000年第4期290-294,共5页

提出了基于KLT/WT和谱特征矢量量化 (SFCVQ)三维谱像数据压缩的新方法。在对多光谱图像数据进行Karhunen Leove变换 (KLT)消除谱相关性 ,再应用小波变换 (WT)对KLT后的多光谱图像数据进行消除空间相关性。采用SFCVQ编码对每个谱像数据... 提出了基于KLT/WT和谱特征矢量量化 (SFCVQ)三维谱像数据压缩的新方法。在对多光谱图像数据进行Karhunen Leove变换 (KLT)消除谱相关性 ,再应用小波变换 (WT)对KLT后的多光谱图像数据进行消除空间相关性。采用SFCVQ编码对每个谱像数据进行压缩 ,获得较高的压缩性能。实验结果表明 :KLT/WT/SFCVQ方法和KLT/WT/VQ压缩方法比在同样压缩比 (CR)条件下 ,峰值信噪比 (PSNR)没明显变化 ,而速度提高了 30倍 ,比KLT/WT/FSVQ也提高了 5倍 ,整体压缩性能有较大的提高。 展开更多

关键词 小波变换 矢量量化 数据压缩 KLT/WT SFCVQ 遥感

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新的学习矢量量化初始码书算法 被引量：12

3

作者 黎洪松 刘洪伟 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期33-35,共3页

针对原有随机数设置法、训练矢量集随机抽取法和LBG分裂法等初始码书算法存在码矢利用率较低、运算量大和与信源匹配程度不高等不足,提出了一种新的分离平均法,并应用到基于自组织特征映射算法(SOM)的学习矢量量化(LVQ)中.图像矢量量化... 针对原有随机数设置法、训练矢量集随机抽取法和LBG分裂法等初始码书算法存在码矢利用率较低、运算量大和与信源匹配程度不高等不足,提出了一种新的分离平均法,并应用到基于自组织特征映射算法(SOM)的学习矢量量化(LVQ)中.图像矢量量化的实验表明,分离平均初始码书算法具有无效码矢数量少和码书性能高、运算量小、实现简单等优点. 展开更多

关键词 矢量量化 自组织特征映射 图像编码

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线谱频率参数的快速、低存储矢量量化 被引量：2

4

作者 梁彦霞 杨家玮 +2 位作者 李烨 聂敏 刘欣 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期223-227,共5页

为降低码书的存储空间和搜索复杂度,更充分地利用线谱频率参数帧内和帧间的相关性,提出了一种快速、低存储的矢量量化器。将线谱频率参数去除平均值后进行一阶滑动平均预测,将残差进行三级矢量量化。在第二级量化时,将高维线谱频率参数... 为降低码书的存储空间和搜索复杂度,更充分地利用线谱频率参数帧内和帧间的相关性,提出了一种快速、低存储的矢量量化器。将线谱频率参数去除平均值后进行一阶滑动平均预测,将残差进行三级矢量量化。在第二级量化时,将高维线谱频率参数矢量分裂成两个低维的部分,分别用不同的码书进行量化,降低了码书的存储空间和搜索复杂度。C语言仿真结果显示,在满足低速率编码的前提下,平均谱失真达到0.91dB,2～4dB的谱泄露为0.13%,无4dB以上谱泄露,同时码书的存储空间和搜索复杂度均降低了31%以上。 展开更多

关键词 信息处理技术 语音编码 滑动平均预测 矢量量化 谱失真

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一种基于PCA/SOFM混合神经网络的图象压缩算法 被引量：10

5

作者 许锋 方弢 +1 位作者 卢建刚 孙优贤 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2003年第9期1100-1104,共5页

鉴于用神经网络实现图象压缩是一种非常有效的方法,为此提出了一种基于PCA/SOFM混合神经网络的图象压缩编码算法,并对SOFM网络学习参数的优化进行了探讨.实验证明,与PCA+SOFM连续编码算法和基本SOFM算法相比,这种混合编码算法,由于占用... 鉴于用神经网络实现图象压缩是一种非常有效的方法,为此提出了一种基于PCA/SOFM混合神经网络的图象压缩编码算法,并对SOFM网络学习参数的优化进行了探讨.实验证明,与PCA+SOFM连续编码算法和基本SOFM算法相比,这种混合编码算法,由于占用存储空间少,因而降低了码书设计的计算量,并改善了码书的性能. 展开更多

关键词 神经网络 图象压缩 图象编码 图象质量

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宽带ISF参数的转换分类乘积码锥形矢量量化 被引量：6

6

作者 李海婷 鲍长春 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期362-366,共5页

本文提出了一种新的应用于宽带导抗谱频率参数量化的转换分类乘积码锥形矢量量化方案.该量化器基于转换分类与乘积码锥形矢量量化原理,首先对待量化的ISF参数矢量进行分类,然后按类进行乘积码锥形矢量量化.该算法具有低存储量及低复杂... 本文提出了一种新的应用于宽带导抗谱频率参数量化的转换分类乘积码锥形矢量量化方案.该量化器基于转换分类与乘积码锥形矢量量化原理,首先对待量化的ISF参数矢量进行分类,然后按类进行乘积码锥形矢量量化.该算法具有低存储量及低复杂度的特点.实验表明,该算法在每帧编码比特数为46时,平均谱失真比乘积码锥形矢量量化低,且达到了透明量化标准. 展开更多

关键词 语音编码 矢量量化 导抗谱频率 锥形矢量量化

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线谱频率参数的分裂矢量量化 被引量：4

7

作者 鲍长春 樊昌信 王都生 《电子科学学刊》 CSCD 1998年第4期508-514,共7页

本文简要介绍了线谱频率(LSF)参数的定义和性质,给出了一种求解LSF参数的有效办法。在LPC语音编码中设计了一种新的LSF参数分裂矢量量化器。主观和客观评价结果表明,以每帧25bit对LSF参数编码,该量化器提供了透明的量化质量。

关键词 语音编码 线性预测 矢量量化 线谱频率

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宽带ISF参数转换分类分裂矢量量化算法 被引量：4

8

作者 李海婷 鲍长春 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2008年第4期410-414,共5页

对转换分类分裂矢量量化算法进行了深入研究。通过调整量化算法中矢量的分裂方式及量化所需比特数的分配,实现出了一种应用于宽带ISF参数量化的改进的42 bits/frame转换分类分裂矢量量化方案。该方案采用无记忆的量化方式,并根据ISF参... 对转换分类分裂矢量量化算法进行了深入研究。通过调整量化算法中矢量的分裂方式及量化所需比特数的分配,实现出了一种应用于宽带ISF参数量化的改进的42 bits/frame转换分类分裂矢量量化方案。该方案采用无记忆的量化方式,并根据ISF参数的特性提出了一种新的加权失真测度计算方法。实验表明,该方案在每帧编码比特数为42时达到了透明量化的性能,且在发生帧丢失的情况下不会产生错误繁衍。 展开更多

关键词 语音编码 矢量量化 导抗谱频率 加权失真测度

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基于高斯格型矢量量化的导谱频率参数量化方法 被引量：1

9

作者 张勇 王晓晨 +1 位作者 周成 胡瑞敏 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2009年第5期581-587,共7页

为了降低宽带导抗谱频率(ISF)参数矢量量化器的运算复杂度和存储空间,提出了一种随机矢量-高斯格型矢量两级矢量量化模型,研究了量化模型的联合量化算法和码本训练算法。基于上述量化模型设计了一种宽带ISF参数预测式两级矢量量化器,量... 为了降低宽带导抗谱频率(ISF)参数矢量量化器的运算复杂度和存储空间,提出了一种随机矢量-高斯格型矢量两级矢量量化模型,研究了量化模型的联合量化算法和码本训练算法。基于上述量化模型设计了一种宽带ISF参数预测式两级矢量量化器,量化算法的第一级使用随机矢量量化第二级采用高斯格型矢量量化。实验结果表明,ISF参数预测式两级矢量量化器在45比特/帧可以达到透明量化,相比于ITU-T G.722.2中的分裂-多级矢量量化(S-MSVQ)方法,该方法降低了41.7%的存储空间和39.1%的运算复杂度。 展开更多

关键词 语音编码 线性预测 AMR—WB 导谱频率 高斯格型矢量量化

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基于添加小样本特征VQ算法的说话人识别 被引量：1

10

作者 刘祥楼 余洋 +2 位作者 姜继玉 李延菊 王剑峰 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2009年第4期92-95,共4页

针对说话人识别采用LBG算法训练码本进行矢量量化(VQ),对初始码书依赖性大,容易陷入局部最优而忽略语音信号中的小样本特征等,提出一种添加小样本特征的VQ改进算法,采用PCC算法提取语音信号的小样本特征码本,避免发生小特征样本被忽略... 针对说话人识别采用LBG算法训练码本进行矢量量化(VQ),对初始码书依赖性大,容易陷入局部最优而忽略语音信号中的小样本特征等,提出一种添加小样本特征的VQ改进算法,采用PCC算法提取语音信号的小样本特征码本,避免发生小特征样本被忽略及由小特征样本聚类产生空胞腔的情况.实验表明,该算法的识别率可达99.50%. 展开更多

关键词 说话人识别 矢量量化 小样本特征码本 PCC算法

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基于神经网络的一种改进的向量量化方法 被引量：13

11

作者 郭薇 廖林炜 胡光波 《科学技术与工程》 2010年第17期4192-4195,共4页

用LBG算法产生的码书,其码向量在码书中的排列是无序的。用此序号作为向量量化器编码输出时,对信道误码特别敏感。为了控制由于信道误码而导致整个向量量化通信系统性能严重下降,基于Kohonen网络的自组织特征映射(SOFM)算法进行向量量... 用LBG算法产生的码书,其码向量在码书中的排列是无序的。用此序号作为向量量化器编码输出时,对信道误码特别敏感。为了控制由于信道误码而导致整个向量量化通信系统性能严重下降,基于Kohonen网络的自组织特征映射(SOFM)算法进行向量量化分析,并针对SOFM算法性能上的缺陷,提出了一种改进的自组织特征映射算法。新算法引入失真敏感参数,对网络参数进行优化,通过调整码字的部分失真来指导神经网络的学习。通过仿真试验,从峰值信噪比的提高验证了算法的优越性。 展开更多

关键词 自组织特征映射 神经网络 向量量化 图像编码 峰值信噪比

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一种新的基于自学习神经网络的静止图像编码方案 被引量：2

12

作者 黎洪松 李达 《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期498-500,共3页

为了改善JPEG算法的编码性能,提出了一种新的基于自学习特征映射算法(SLM)的静止图像编码方案,基本思想是:1)先用矢量量化(VQ)对图像进行预测,然后进行DCT编码;2)采用新的SLM算法来改善VQ码书性能.实验表明,与JPEG算法相比,该方案具有... 为了改善JPEG算法的编码性能,提出了一种新的基于自学习特征映射算法(SLM)的静止图像编码方案,基本思想是:1)先用矢量量化(VQ)对图像进行预测,然后进行DCT编码;2)采用新的SLM算法来改善VQ码书性能.实验表明,与JPEG算法相比,该方案具有更高的压缩比和更好的图像质量. 展开更多

关键词 图像编码 自组织特征映射 自学习特征映射算法 矢量量化

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一种新的基于自组织神经网络的运动估计算法 被引量：1

13

作者 黎洪松 许保华 刘宏立 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期119-122,共4页

提出了一种新的基于自组织网络的CFSSOM-VQ运动估计算法,新的帧间预测编码方案采用基于自组织特征映射算法(SOM)的矢量量化(VQ)作为帧间预测,以取代目前常用的运动补偿帧间预测(ME+MC).并对SOM算法进行了改进,提出了一种分类频率敏感自... 提出了一种新的基于自组织网络的CFSSOM-VQ运动估计算法,新的帧间预测编码方案采用基于自组织特征映射算法(SOM)的矢量量化(VQ)作为帧间预测,以取代目前常用的运动补偿帧间预测(ME+MC).并对SOM算法进行了改进,提出了一种分类频率敏感自组织特征映射(CFSSOM)算法.将该算法应用到会议电视视频编码的实验结果表明,与ME+MC算法相比,CFSSOM-VQ算法具有更好的预测编码性能. 展开更多

关键词 运动估计 自组织神经网络 自组织特征映射算法 矢量量化 视频编码

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宽带ISF参数的非等系数帧间预测分裂矢量量化方法 被引量：1

14

作者 李海婷 鲍长春 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1214-1217,共4页

本文提出了一种新的适用于宽带语音编码ISF参数量化的非等系数帧间预测分裂矢量量化方案.该量化方案利用ISF参数的帧间相关性,基于预测分裂矢量量化原理,首先对待量化的ISF参数矢量进行去均值和非等系数帧间预测,然后对去均值后的ISF参... 本文提出了一种新的适用于宽带语音编码ISF参数量化的非等系数帧间预测分裂矢量量化方案.该量化方案利用ISF参数的帧间相关性,基于预测分裂矢量量化原理,首先对待量化的ISF参数矢量进行去均值和非等系数帧间预测,然后对去均值后的ISF参数的预测残差进行分裂矢量量化.实验表明,该算法在每帧编码比特数为46bits时达到了透明量化,且平均谱失真比G.722.2中ISF参数量化的平均谱失真小. 展开更多

关键词 语音编码 矢量量化 导抗谱频率 非等系数帧间预测

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一种新的自组织神经网络算法 被引量：5

15

作者 黎洪松 《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第5期496-498,共3页

为有效提高矢量量化码书的性能和学习效率,需进一步改进自组织神经网络的学习算法.在分析Kohonen自组织特征映射算法(SOM)的基础上,提出了一种基于频率敏感的自组织特征映射算法(FSOM),并应用到图像矢量量化中,实验表明,FSOM算法具有聚... 为有效提高矢量量化码书的性能和学习效率,需进一步改进自组织神经网络的学习算法.在分析Kohonen自组织特征映射算法(SOM)的基础上,提出了一种基于频率敏感的自组织特征映射算法(FSOM),并应用到图像矢量量化中,实验表明,FSOM算法具有聚类特性好和训练速度快等优点,是一种有效的码书设计算法. 展开更多

关键词 自组织神经网络 自组织特征映射算法 矢量量化 图像编码

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一种孤立词语音识别方法研究 被引量：1

16

作者 吴淑珍 程乾生 《北京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2001年第1期67-70,共4页

结合动态谱特性的语音识别研究 ,阐述了一种有限状态矢量量化 (FSVQ)方法。FSVQ利用了过去的信息来选择合适的码本进行编码 ,对于语音识别更为有效。改进了所使用的语音特征参量 ,除了LPC倒谱系数外 ,结合使用了动态谱特征和能量的对数... 结合动态谱特性的语音识别研究 ,阐述了一种有限状态矢量量化 (FSVQ)方法。FSVQ利用了过去的信息来选择合适的码本进行编码 ,对于语音识别更为有效。改进了所使用的语音特征参量 ,除了LPC倒谱系数外 ,结合使用了动态谱特征和能量的对数值 ,并根据汉语发音特征对语音信号端点进行一种加权处理。实验结果表明 :与说话人有关的孤立词识别率达到 98%。 展开更多

关键词 有限状态矢量量化 LPC倒谱系数 动态谱特性 状态转移函数 语音识别 孤立词 动态时间规整

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高光谱图像的数据特征及压缩技术 被引量：7

17

作者 吕东亚 黄普明 孙献璞 《空间电子技术》 2005年第1期15-22,共8页

首先简要介绍了成像光谱遥感技术的理论基础及应用领域,然后分析了高光谱图像的特征,最后较全面地总结了目前出现的各类高光谱图像的压缩技术,并介绍了几种典型的算法。

关键词 高光谱图像 成像光谱 压缩技术 数据特征 算法 遥感技术 应用领域 典型

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低失真敏感测量度图像编码方法研究 被引量：1

18

作者 张翼飞 高彦卿 《科技通报》 北大核心 2014年第2期194-196,共3页

传统的自组织神经网络系统进行图像量化处理和编码中,算法对于码书初始值选择具有较强的敏感性,从而导致该量化编码算法对训练序列具有较大的依赖性。为此提出基于自组织神经映射网络系统的低失真敏感测量度图像编码图像量化编码方案,... 传统的自组织神经网络系统进行图像量化处理和编码中,算法对于码书初始值选择具有较强的敏感性,从而导致该量化编码算法对训练序列具有较大的依赖性。为此提出基于自组织神经映射网络系统的低失真敏感测量度图像编码图像量化编码方案,主要是针对初始码书的较强敏感性而改进的,以便改进码书的性能和训练效率。改进的方法中通过设置一个响应的频率计数器。由失真的敏感参数对失真测度进行调整,有效降低失真程度,从而减少了已被用作响应码氏的码氏再度成为响应码氏的概率,实现了对码书性能和数量之间的矛盾进行有效地平衡折中。训练效果和仿真结果表明,方法改进效果明显,其峰值信噪比相比提高了3.75 dB,图像还原效果真实有效,能有效适用于对图像向量量化和编码。 展开更多

关键词 自组织特征映射 敏感性 向量量化 图像编码

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基于SOFM神经网络的图象矢量量化的研究 被引量：2

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作者 徐勇 戴逸松 +1 位作者 荆涛 孙德丰 《长春邮电学院学报》 1998年第1期1-8,共8页

分析了自组织特征映射（ＳＯＦＭ）算法，讨论了按加权函数控制邻域半径的方法，并对ＳＯＦＭ算法应用于图象矢量量化进行了系统的仿真实验研究，为实际应用提供了实验依据和基础。

关键词 神经网络 图象压缩 矢量量化编码 SOFM

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SOFM和HMM在矢量量化码本优化中的应用 被引量：1

20

作者 张雷 孙诗瑛 《南京邮电学院学报》 1997年第4期57-60,共4页

在语音压缩编码中，矢量量化占有很大比重和计算量。码本的好坏与方法的选择有很大关系。将基于神经网络的ＳＯＦＭ（自组织特征映射算法）和ＨＭＭ（隐含马尔可夫过程）应用于矢量量化，从而产生更为优良的码本。

关键词 语声编码 矢量量化编码 SOFM HMM

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