基于最小描述长度的Context量化方法研究

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介绍一种自适应优化Context量化算法.量化器优化目标为令训练序列描述长度最短.定义描述长度增量作为聚类相似性测度并使用混合聚类算法实现Context量化以保证量化器在多进制信源下获得优化量化结果,从而克服以往优化Context量化器不能应用于多进制信源或不能自适应获得量化级数等限制.最后将量化算法应用于图像小波压缩.实验结果表明,最短描述长度Context量化器能够获得与人工精心调试的经验量化器类似的压缩效率,而不依赖于人工经验.
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