向量量化與圖像處理（簡體書）

本書是一部矢量量化技術及其在圖像信號處理領域應用的專著。全書共分八章，詳細介紹了矢量量化技術發展和應用。具體包括：矢量量化的基本原理，矢量量化的發展現狀，矢量量化的相關理論，矢量量化的碼書形成算法，矢量量化的快速編碼算法，矢量量化在圖像檢索中的應用，矢量量化在超譜信號處理中的應用。
本書取材廣泛，內容翔實、新穎，總結了作者近幾年來的研究成果，反映了近幾年來矢量量化技術的最新研究動態，可供從事計算機應用、模式識別、信號與信息處理等領域的研究人員、工程技術人員與高校教師閱讀，也可作為相關專業的研究生、本科生教材。

前言
第一章 緒論
1.1 量化
1.1.1 數字通信系統
1.1.2 標量量化和最佳標量量化
1.2 矢量量化
1.2.1 矢量量化的基本原理
1.2.2 矢量量化的關鍵技術
第二章 矢量量化技術的發展
2.1 矢量量化器研究發展現狀
2.2 矢量量化碼書設計算法的發展現狀
2.3 矢量量化的快速算法的發展現狀
2.4 基於矢量量化的圖像處理技術的發展情況
第三章 矢量量化理論和雙正交小波
3.1 矢量量化的理論基礎
3.2 矢量量化的相關理論
3.2.1 數據相關性的理論
3.2.2 減小量化失真半徑
3.2.3 減少均方量化失真
3.3 矢量量化的量化誤差估計和最優矢量量化器
3.4 矢量量化器的性能評價
3.4.1 矢量量化器的編碼速率和比特率
3.4.2 矢量量化的實現復雜度
3.4.3 矢量量化的失真測度
3.4.4 主觀性評價
3.5 小波分析和雙正交小波濾波器組
3.5.1 多分辨率分析和框架
3.5.2 完全重建濾波器組和有限支集雙正交小波
第四章 矢量量化的碼書設計
4.1 矢量量化碼書設計的最優條件
4.1.1 最優矢量量化的必要條件
4.1.2 對于最優條件的說明
4.2 LBG算法
4.2.1 初始碼書生成算法
4.2.2 LBG算法
4.2.3 基於改進初始化方法的LBG算法
4.3 基於神經網絡的碼書設計算法
4.3.1 競爭學習矢量量化碼書設計算法
4.3.2 自組織特征映射算法
4.4 基於小波變換的矢量量化
4.4.1 矢量構造
4.4.2 仿真實驗
4.5 非線性插補矢量量化
4.5.1 原理和實現方案
4.5.2 仿真實驗
4.6 基於隨機優化技術的碼書設計
4.6.1 基於進化算法的碼書設計
4.6.2 基於粒子群算法的碼書設計
4.7 本章小結
第五章 矢量量化的碼字搜索算法
5.1 部分失真搜索算法
5.1.1 基於小波變換的PDS算法
5.1.2 基於哈德瑪變換的PDs算法
5.2 基於三角不等式的快速編碼算法
5.2.1 基本的三角不等式排查方法
5.2.2 基於和值排序的改進方案
5.2.3 基於多控點的改進方案
5.2.4 基於兩邊界三角不等式的方案
5.3 基於范數不等式的快速搜索算法
5.3.1 基於范數不等式的快速算法
5.3.2 基於范數金字塔的搜索算法
5.3.3 基於子矢量范數的改進算法
5.4 基於均值不等式的快速搜索算法
5.4.1 等均值最鄰近搜索算法
5.4.2 等均值等方差最鄰近搜索算法
5.4.3 基於子矢量特征量的算法
5.5 仿真實驗
第六章 矢量量化在圖像檢索中的應用
6.1 CBIR技術
6.1.1 CBIR原理
6.1.2 CBIR的主要檢索方式
6.2 基於顏色直方圖的檢索
6.2.1 常用顏色模型
6.2.2 顏色直方圖
6.2.3 相似性度量和評價指標
6.3 基於矢量量化索引直方圖的檢索
6.3.1 基於矢量量化的檢索
6.3.2 歸一化處理和快速檢索
6.4 仿真實驗
第七章 矢量量化在超譜信號處理中的應用
7.1 超譜信號
7.2 超譜信號的壓縮方法
7.2.1 無損壓縮
7.2.2 有損壓縮
7.3 基於矢量量化的超譜信號壓縮處理
7.3.1 碼書設計方法
7.3.2 快速編碼方法
第八章 總結與展望
8.1 總結
8.2 矢量量化技術發展展望
參考文獻