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在基于Context建模的熵编码系统中,为了达到预期的压缩性能,需要通过Context量化来缓解由高阶Context模型所引入的＂Context稀释＂问题。为此,该文提出一种通过最小化描述长度来实现Context量化（Minimum Description Length Context Quantization,MDLCQ）的算法。该算法使用描述长度作为评价准则,通过动态规划算法来实现单条件的最优Context量化,然后通过循环迭代来实现多条件的Context量化。该算法不仅可以得到多值信源的优化Cont