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矢量量化在图像压缩中有着举足轻重的地位。码书的设计是算法的关键,经典的LBG聚类算法由于对初始码书的选择非常敏感会导致不同的量化效果。把遗传算法和LBG算法相结合,充分利用LBG算法的局部搜索能力和遗传算法的全局寻优能力,能够在大大改善码本质量的同时加快算法的收敛速度。
基于遗传LBG的图像矢量量化改进算法
【摘 要】
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矢量量化在图像压缩中有着举足轻重的地位。码书的设计是算法的关键,经典的LBG聚类算法由于对初始码书的选择非常敏感会导致不同的量化效果。把遗传算法和LBG算法相结合,充分利用LBG算法的局部搜索能力和遗传算法的全局寻优能力,能够在大大改善码本质量的同时加快算法的收敛速度。
【机 构】
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东莞理工学院计算机学院,浙江大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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计算机科学
【发表日期】
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2012年07期
【基金项目】
：
广东省科技计划项目（2009B010900011）资助
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