使用進化算法的矢量量化.pdf

1、矢量量化是一種有效的有損壓縮技術，廣泛應用于圖像和語音壓縮領域，其最突出的優(yōu)點在于解碼算法簡單。矢量量化的基本問題是碼書設計和碼字搜索，碼書設計決定了壓縮性能，是矢量量化的關鍵。傳統(tǒng)的LBG和樹結構等碼書設計算法，因依賴初始碼書或聚類種子，以及碼書的自適應能力不強等原因，不易逼近全局最優(yōu)解。遺傳算法作為一種新的全局優(yōu)化搜索算法，具有群體多樣性、簡單通用、魯棒性強、適于并行處理等顯著特點，得到了廣泛應用。它能夠在搜索過程中自動獲取和積累有

2、關搜索空間的知識，并自適應控制搜索過程以接近全局最優(yōu)解，可以彌補傳統(tǒng)碼書設計算法的不足。人工蟻群優(yōu)化是一種全新的智能搜索算法，人工螞蟻通過概率選擇和信息素更新來模擬自然界中真實螞蟻的覓食行為。目前蟻群算法在旅行商問題和車輛路徑問題等組合優(yōu)化問題中的應用較為成熟，在矢量量化圖像壓縮編碼中的應用才剛剛起步，其應用于碼書設計值得進一步深入研究。 本文首先根據(jù)遺傳算法中染色體的不同選取方案，提出了基于訓練矢量劃分和基于碼書的碼書設計算法

3、，實驗證明這兩種算法都優(yōu)于傳統(tǒng)碼書設計算法。接著介紹了蟻群算法的原理以及基于人工蟻群算法的矢量量化圖像壓縮編碼碼書設計建模。針對基本蟻群算法的主要缺陷，如收斂速度慢和易于陷入局部最優(yōu)，本文提出了一種新的信息素更新方法和局部調整算法，即對屬于不同性能聚類中心的訓練矢量之間增加不同的信息素增量以及采用模擬退火策略調整最不相似訓練矢量，實驗結果表明改進的蟻群算法使峰值信噪比(PSNR)提高了0.11 dB。將蟻群算法和遺傳算法相結合，提出了遺