[发明专利]一种基于M码字分裂的矢量量化码本生成方法

说明书

技术领域

本发明涉及码本生成方法研究领域，特别涉及一种基于M码字分裂的矢量量化码本生成方法。

背景技术

随着计算机和大规模集成电路的发展，数字信号的分析和处理已广泛应用于图像压缩、模式识别、语音编码、视频编码等领域。数字信号，特别是数字音频信号与数字图像信号，虽然具有抗干扰能力强、无噪声积累、便于加密等优点，但是在数字通信中由于其庞大的数据量也会导致高码率问题，影响传输速率的同时增加设备存储和处理负担。数据压缩成为解决此问题的关键技术。

量化是数据压缩的常用技术，量化方法可分为两种：标量量化和矢量量化。标量量化是指每次量化一个采样，所有采样采用特性相同的量化器，采样间量化彼此无关。矢量量化是把k个(k≥2)标量数据构成k维空间R^k中的一个矢量，然后在矢量空间中进行整体量化。矢量量化属于一种有效的有损压缩技术，具有压缩比大、编解码简单等优点。

矢量量化的理论基础是Shannon的率失真定理，其基本原理是使用码本中与输入矢量之间失真误差最小码字的索引代替输入矢量进行存储或传输，在解码端进行简单的查表操作对矢量进行重构。矢量量化主要包括三大关键技术，即码本生成算法、码字搜索算法以及码字索引分配算法，其中最重要是码本生成算法，它是设计矢量量化器成功与否的关键。20世纪80年代初，Linde等人提出了LBG(Linde-Buzo-Gray)算法，用于解决矢量量化器的码本生成问题。

传统LBG算法包括码本初始化和聚类迭代两个过程。算法使用二分法(即按2的幂)对码本进行分裂初始化，初始化后进入聚类迭代，每次迭代使用最小失真准则，对训练样本重新分类，使每次迭代后的平均失真度减小。它是一个由初始码本寻找最佳码本的过程。LBG算法简单且容易实施，现有的矢量量化算法绝大多数使用LBG算法生成矢量码本。但使用传统LBG算法生成码本存在两个问题：一是对初始码本的选取会影响码本性能以及算法的收敛速度。二是计算量大，码本生成时间长。

发明内容

本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于M码字分裂的矢量量化码本生成方法，该方法克服了因迭代次数过多和收敛速度过慢导致的生成码本时效性不足问题，比常规的LBG矢量码本生成方法可以更快地生成码本，而不降低码本的量化性能。

本发明的目的通过以下技术方案实现：一种基于M码字分裂的矢量量化码本生成方法，对码本进行分裂初始化时，根据目标码本大小，自适应地选取分裂码字数为2、4或5，在一个码字分裂为4个或5个码字时，其中两对码字的增量部分具有正交特性，在一个码字分裂为5个码字时，原码字将保留在新码字中；在最后一次码字分裂前，若需要生成的新码字数量不足，则选取码本中的若干个码字使用二分法进行码字补偿，使最后一次分裂得到的总码字数达到目标码本大小。

具体包括以下步骤：

（1）给定目标码本大小N、迭代计算停止门限θ以及训练样本集，计算所有训练样本集的中心，将此中心作为第一个码字，即初始码本；

（2）根据目标码本大小N，确定各次分裂码字数M，总分裂次数I以及最后一次分裂前的码字补偿个数δ;

（3）对码本进行M分裂初始化；

（4）按最近邻原则对训练样本集进行量化分类，划分胞腔，根据得到的胞腔更新码字；

（5）计算码本的平均失真度和相对失真度，判断相对失真度是否符合迭代计算停止门限θ，如果是，进入步骤（6），否则，重新进行步骤（4）；

（6）判断当前码字数是否等于目标码本大小N，如果是，则结束退出；否则执行步骤（3）。

具体的，所述步骤（3）中，对码本进行分裂初始化，当一个码字X分裂为M个新码字Y_i(i=1,…,M,M=2,4,5)时，第1、2个码字分布在原矢量方向上，而第3、4个码字的坐标点分布在与原矢量正交的一个平面上，且关于原始矢量点对称，设x₁和x₂分别为码字X的一对相邻的奇偶维分量，ε为分裂尺度控制系数，Y_i为分裂的第i个码字，对码字的奇偶维分量在正交方向上进行分裂，则：

当M=2时，Y₁=X+ΔX，Y₂=X-ΔX，其中ΔX=(εx₁,εx₂)；