改進粒子群優(yōu)化算法在圖像矢量量化中的應用研究.pdf

1、矢量量化是標量量化的推廣，是把標量量化單個采樣值推廣到多個采樣值作為整體量化的過程，目前已廣泛應用于語音、圖像、視頻壓縮等領域。從80年代初期至今，經過幾十年的研究與發(fā)展，圖像壓縮編碼有了長足的進步，形成了多個研究方向并提出了很多成功的算法，成為一個活躍的學科體系。隨著智能優(yōu)化算法的出現(xiàn)，如何將其應用于圖像的壓縮編碼成為目前信息與通信工程學科的熱點研究課題。
　　 本文在分析粒子群優(yōu)化算法和人工蜂群算法的原理基礎上，提出了基于加

2、權平方測度下改進粒子群優(yōu)化快速圖像矢量量化算法和蜂群鄰域搜索策略優(yōu)化粒子群矢量量化算法。前一種改進算法是對粒子群算法本身的改進，通過加入慣性權重和遺傳算法的交叉算子思想，克服了粒子群自身的不足。后一種改進算法是通過鄰域搜索思想去優(yōu)化粒子群算法中碼書設計過程，使其快速跳出局部最優(yōu)解，進一步加快了粒子搜索速度，優(yōu)化了矢量量化中的碼書，完成了圖像的編碼重構。仿真結果表明，兩種改進算法運行時間短，峰值信噪比高，重構圖像的質量好。