【正文】 的，典型例子有赫夫曼編碼和算術(shù)編碼?？臻g冗余，它描述的是圖像具有自相似的個(gè)性，即圖像中某一點(diǎn)的顏色和周?chē)徑南袼攸c(diǎn)的顏色值相等或相近。圖像數(shù)據(jù)壓縮方法就是研究如何減少或去掉數(shù)據(jù)中的冗余部分以減少數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間。同時(shí)人的眼睛是圖像信息的接收端，因此可以利用人眼視覺(jué)對(duì)圖像邊緣的急劇變化不敏感，而對(duì)圖像的亮度信息較為敏感，以及對(duì)顏色的分辨率較弱等因素來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像進(jìn)行壓縮編碼。數(shù)據(jù)經(jīng)常包含著一些與信息無(wú)關(guān)的部分，即冗余，而數(shù)據(jù)冗余對(duì)于信息來(lái)說(shuō)，是可以去除的。 圖像壓縮技術(shù)的可行性及各種數(shù)據(jù)冗余介紹圖像數(shù)據(jù)之所以能夠被壓縮，首先是因?yàn)樾畔⒑蛿?shù)據(jù)是兩個(gè)不同的概念，數(shù)據(jù)是信息的載體，只要數(shù)據(jù)可以較好地表達(dá)出信息的意思，在一定程度上，就可以減少數(shù)據(jù)的大小。因而必須解決數(shù)字圖像在實(shí)際應(yīng)用中所面臨的問(wèn)題，而重要起因就是圖像數(shù)據(jù)量太大，因此最直接有效的辦法就是對(duì)圖像進(jìn)行壓縮編碼。一幅簡(jiǎn)單的640480的24位真彩色圖像的數(shù)據(jù)量大概是900KB，如果電影每秒是24幀，則一小時(shí)該尺寸電影所占空間高達(dá)72GB。像素值用一定的二進(jìn)制位數(shù)表示，位數(shù)越多圖像信息越豐富。圖像是多媒體數(shù)據(jù)中信息表達(dá)最為豐富的方式，擁有直觀形象、易懂、信息量大等特點(diǎn)。在這兩項(xiàng)技術(shù)沒(méi)有發(fā)展形成之前，我們不可能像今天這樣簡(jiǎn)單地敲打著鍵盤(pán)、點(diǎn)點(diǎn)鼠標(biāo)就能夠閱知天下事，更不可能實(shí)時(shí)地參加各種視頻會(huì)議，總之，沒(méi)有這些技術(shù)的發(fā)展，也就沒(méi)有今天信息時(shí)代的高速發(fā)展，更別談如何影響著人們的生活。Compared to scalar quantization, vector quantization techniques can achieve multidimensional pression, it has obvious advantages, which has a pression ratio, and the algorithm is simple and distortion of small advantages. This article focuses on vector quantization image pression technology in the field of application, the key technologies are the codebook design and the codeword searching.The article first describes the development of image pression technology, the status quo and overview of the various image coding techniques. Then, through the presentation of the basic principles of image pression technology and scalar quantization, which leads to vector quantization techniques, and introduced the basic principles of the vector quantization image coding. Article focuses on the main technologies of vector quantization, codebook design and the codeword searching, described the classic LBG algorithm for codebook design methods and a variety of improved codebook design methods.Based on the attitude of learning and research，at last, conducted the classic LBG algorithm simulation and the vector quantization simulation by the method of covering clustering, and analyzed the advantages and disadvantages of both.Key words: Vector quantization；Image pression；Status quo；Codebook design；Codeword searching目 錄摘 要..………………………………………………..…..……………………………..………ⅠAbstract……………………………………………………………………………………………Ⅱ第一章 圖像壓縮技術(shù)的現(xiàn)狀 1 圖像壓縮技術(shù)的研究背景 1 圖像壓縮技術(shù)的可行性及各種數(shù)據(jù)冗余介紹 1 圖像壓縮技術(shù)常用的編碼方法 2第二章 基于矢量量化的圖像壓縮編碼原理 4 圖像壓縮技術(shù)的基本原理 4 矢量量化的引入 5 矢量量化技術(shù)的理論基礎(chǔ) 5 矢量量化的性能評(píng)價(jià)理論 6 矢量量化的關(guān)鍵技術(shù)介紹 8 矢量量化的碼書(shū)設(shè)計(jì)方法 9 常見(jiàn)的矢量量化器 13第三章 經(jīng)典LBG算法實(shí)驗(yàn)與采用覆蓋聚類(lèi)方法的實(shí)驗(yàn) 14 經(jīng)典LBG算法的仿真實(shí)驗(yàn) 14 去除空胞腔的改進(jìn)LBG算法 17 覆蓋聚類(lèi)方法的矢量量化仿真實(shí)驗(yàn) 17第四章 總結(jié) 22參考文獻(xiàn)………………………………………………………………………….……………….23致 謝…………………………………………………………………………………………..24III第一章 圖像壓縮技術(shù)的現(xiàn)狀 圖像壓縮技術(shù)的研究背景隨著計(jì)算機(jī)信息技術(shù)和數(shù)字通信技術(shù)的不斷高速發(fā)展，人類(lèi)社會(huì)也在不斷發(fā)展進(jìn)步，人們的工作形式和生活習(xí)慣更是發(fā)生了翻天覆地的變化，同時(shí)對(duì)信息的形式和質(zhì)量的要求也越來(lái)越豐富、越來(lái)越高。以基于學(xué)習(xí)和研究的態(tài)度，文章最后進(jìn)行了經(jīng)典LBG算法和采用覆蓋聚類(lèi)方法的矢量量化仿真實(shí)驗(yàn)，并分析了二者的優(yōu)缺點(diǎn)。接著，通過(guò)介紹圖像壓縮技術(shù)的基本原理和標(biāo)量量化技術(shù)，從而引出矢量量化技術(shù)，并介紹矢量量化圖像編碼的基本原理。本文主要介紹矢量量化技術(shù)在圖像壓縮領(lǐng)域的應(yīng)用，其關(guān)鍵技術(shù)是碼書(shū)設(shè)計(jì)和碼字搜索。題 目 基于矢量量化的 圖像壓縮技術(shù)研究 姓 名 王俊峰 學(xué) 號(hào) 20061000365 所在學(xué)院 信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院 年級(jí)專(zhuān)業(yè) 2006級(jí)軟件工程 指導(dǎo)教師 李碧 職稱(chēng) 副教授 完成時(shí)間 2010 年 5 月 4 日綜合評(píng)定成績(jī)： 指導(dǎo)教師評(píng)語(yǔ)（可另附A4紙）：評(píng)定成績(jī)：指導(dǎo)教師簽名： 日期：答辯小組意見(jiàn)（可另附A4紙）：評(píng)定成績(jī)：答辯小組長(zhǎng)簽名： 日期：基于矢量量化的圖像壓縮技術(shù)研究王俊峰 信息學(xué)院 2006級(jí)軟件工程摘　要：矢量量化技術(shù)是一種具有廣闊應(yīng)用領(lǐng)域和發(fā)展前景的技術(shù)。矢量量化技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)多維壓縮，相比標(biāo)量量化，具有明顯的優(yōu)越性，其擁有壓縮比大、算法簡(jiǎn)單和失真小的優(yōu)點(diǎn)。文章先介紹圖像壓縮技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，并概要介紹各種圖像編碼技術(shù)。文章重點(diǎn)介紹了矢量量化技術(shù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，碼書(shū)設(shè)計(jì)和碼字搜索，描述了經(jīng)典的碼書(shū)設(shè)計(jì)方法LBG算法和各種改進(jìn)的碼書(shū)設(shè)計(jì)方法。關(guān)鍵詞：矢量量化；圖像壓縮；現(xiàn)狀；碼書(shū)設(shè)計(jì)；碼字搜索 Study of Image Compression Based OnVector QuantizationWangJunfeng School of Informatics Guangdong University of Foreign StudiesAbstract: Vector quantization technique is a kind of broad application fields and development prospects of the technology。而作為信息技術(shù)和通信技術(shù)重要部分的多媒體技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，更是深刻地改變著人們的生活。隨著全球信息高速公路的建設(shè)，多媒體數(shù)據(jù)作為多媒體技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的主要承載內(nèi)容，其存儲(chǔ)和傳輸質(zhì)量更為人們所關(guān)心，人們總希望其存儲(chǔ)占用空間小、而傳輸速度快，并且隨著技術(shù)的發(fā)展，要求也在不斷地提高。圖像在計(jì)算機(jī)技術(shù)中是以數(shù)字形式表達(dá)的，并用像素值來(lái)表示圖像的顏色信息。然而數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)量是非常巨大的。這