【正文】 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。ksv*3t nGK8!z89Am YWv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 ksv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 ksv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 gTXRm 6X4NGpP$vSTTamp。ksv*3t nGK8!z89Am YWv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。ksv*3t nGK8!z89Am YWpazadNuKNamp。 ksv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 ksv*3tnGK8! z89Am YWv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 ksv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 ksv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。 ksv*3t nGK8! z89Am YWpazadNuGK8!z89Am YWpazadNuKNamp。MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK!zn% Mz849Gx^Gj qv^$U*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK! zn%Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK!zn%Mz849Gx^Gj qv^$U*3t nGK8! z89Am YWpazadNuKNamp。MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK! zn%Mz849Gx^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 MuWFA5ux^Gj qv^$UE9wEwZQcUE%amp。 MuWFA5uxY7JnD6YWRrWwc^vR9CpbK! zn% Mz84! z89Am v^$UE9wEwZQcUE%amp。 qYpEh5pDx2zVkumamp。 qYpEh5pDx2zVkumamp。 qYpEh5pDx2zVkumamp。MuWFA5uxY7JnD6YWRr Wwc^vR9CpbK! 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Nk ） 從圖 11 可看出，改進(jìn)算法重建圖像的效果最好， LVQ 算法的重建圖像效果最差， 而 LBG 算法和 SOFM 算法的效果相當(dāng)。在閱讀大量相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，主要研究了三種傳統(tǒng)矢量量化碼書設(shè)計(jì)算法： LBG、 SOFM 和 LVQ，進(jìn)行 了 大量 實(shí)驗(yàn) ， 驗(yàn)證了算法的可行性， 對(duì) 實(shí)驗(yàn) 結(jié)果作分析和對(duì)比，并在此基礎(chǔ)上提出一種聯(lián)合改進(jìn)算法實(shí)現(xiàn)更好的壓縮性能。而碼字索引分配的研究?jī)?nèi)容主要是在碼書生成的過程中如何讓碼字以一種更合理的順序排序，以便將信道傳輸過程中由于信道噪聲導(dǎo)致的數(shù)據(jù)變更在數(shù)據(jù)接收端引起的額 外誤差降低到最小，同時(shí)盡可能地 減少 計(jì)算復(fù)雜度和搜索時(shí)間。二十世紀(jì)九十年代，半導(dǎo)體技術(shù)和微電子工藝日臻成熟，DSP(Digital Signal Processing)技術(shù)已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于各種領(lǐng)域， DSP 芯片的高速 4 運(yùn)行和并行處理能力為各種數(shù)據(jù)壓縮算法提供了理想的實(shí)現(xiàn)環(huán)境，各國(guó)學(xué)者也針對(duì) DSP 的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)對(duì)傳統(tǒng)的矢量量化技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)，研 究各種適合于硬件實(shí)現(xiàn)的矢量量化算法 [25]。矢量量 化（ Vector Quantization， VQ）技術(shù)是標(biāo)量量化的多維推廣，它把標(biāo)量量化的分別量化單個(gè)采樣值推廣到多個(gè)采樣值當(dāng)成整體量化。靜止圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)JEPG 是 1991 年 3 月 提出的，包含三個(gè)范疇： 基本順序過程，基于 DCT 的擴(kuò)展過程和無(wú)失真過程。 圖像壓縮編碼技術(shù)的發(fā)展和廣泛應(yīng)用促進(jìn)了有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的 制定 ，這些標(biāo)準(zhǔn)的 制定 工作主要是由 ISO（國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織）和 ITU（國(guó)際電信聯(lián)盟，其前身為 CCITT）進(jìn)行 [3],[5],[7]。 有損壓縮不能完全恢復(fù)數(shù)據(jù)，而是利用人的視覺特性使解壓縮后的圖像看起來和原始