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第一章 绪论1

1.1通信系统和多媒体信号处理1

1.1.1消息、信号、信息和数据1

1.1.2通信系统2

1.1.3多媒体信号处理4

1.2标量量化7

1.2.1标量量化的基本原理7

1.2.2均匀量化9

1.2.3最佳标量量化11

1.2.4最佳标量量化器设计算法13

1.3预测量化15

1.3.1差值量化与预测量化16

1.3.2差分脉码调制17

1.3.3增量调制20

1.4矢量量化23

1.4.1矢量量化概念的引入23

1.4.2矢量量化的理论基础24

1.4.3矢量量化的定义和基本原理25

1.4.4矢量量化器的结构27

1.4.5矢量量化器的性能指标31

1.4.6矢量量化关键技术35

1.5矢量量化与标量量化的比较36

1.6矢量量化的应用现状38

第二章 矢量量化器40

2.1引言40

2.2穷尽搜索矢量量化器40

2.3约束矢量量化器44

2.3.1树型矢量量化器44

2.3.2分类矢量量化器46

2.3.3变换域矢量量化器48

2.3.4乘积码矢量量化器49

2.3.5多级矢量量化器50

2.3.6分层矢量量化器53

2.3.7格型矢量量化器和格型码书矢量量化器55

2.4预测矢量量化器57

2.4.1有记忆矢量量化器的分类57

2.4.2预测矢量量化器58

2.5有限状态矢量量化器61

2.5.1反馈矢量量化器61

2.5.2有限状态矢量量化器64

2.6自适应矢量量化器67

2.6.1均值自适应矢量量化器67

2.6.2增益自适应矢量量化器70

2.6.3开关码书自适应矢量量化器72

2.6.4地址矢量量化器74

2.7变速率矢量量化器76

2.7.1变速率编码76

2.7.2变维矢量量化器77

2.7.3其他变速率矢量量化器79

第三章 矢量量化关键技术81

3.1矢量量化码书设计81

3.1.1概述81

3.1.2传统码书设计算法82

3.1.3基于神经网络的码书设计算法85

3.1.4随机松弛码书设计算法87

3.1.5遗传码书设计算法88

3.1.6禁止搜索码书设计算法91

3.1.7基于模糊集合理论的码书设计算法94

3.2矢量量化码字搜索96

3.2.1概述96

3.2.2部分失真搜索算法97

3.2.3基于绝对误差不等式的快速码字搜索算法98

3.2.4基于三角不等式的快速码字搜索算法100

3.2.5基于均值不等式的最近邻搜索算法102

3.2.6基于变换域的快速码字搜索算法108

3.2.7基于金字塔结构的快速码字搜索算法111

3.3矢量量化码字索引分配114

3.3.1概述114

3.3.2传统码字索引分配算法115

3.3.3禁止搜索码字索引分配算法119

3.3.4基于能量分配的码字索引传输120

第四章 矢量量化在图像图形处理中的应用123

4.1基于矢量量化的图像编码123

4.1.1图像编码技术概述123

4.1.2快速相关矢量量化图像编码算法124

4.1.3基于边缘匹配矢量量化的图像编码129

4.1.4基于预测矢量量化的图像编码算法139

4.2基于矢量量化的彩色化143

4.2.1图像彩色化的研究意义143

4.2.2图像彩色化的研究现状144

4.2.3基于矢量量化的彩色化146

4.3基于矢量量化的人脸检测149

4.3.1概述149

4.3.2肤色提取150

4.3.3人脸检测方案151

4.3.4实验结果152

4.4基于矢量量化的三维模型压缩154

4.4.1概述154

4.4.2三维模型压缩研究现状154

4.4.3基于扩展码书矢量量化的三维模型压缩算法155

4.4.4基于多环预测矢量量化的三维模型压缩算法161

4.4.5小结163

第五章 矢量量化在语音信号处理中的应用165

5.1语音信号分析与处理简介165

5.1.1语音信号165

5.1.2语音信号的时域分析167

5.1.3语音信号的频域分析169

5.1.4语音信号的同态分析170

5.1.5语音信号的线性预测分析172

5.2矢量量化在语音编码中的应用175

5.2.1概述175

5.2.2语音信号的波形编码176

5.2.3语音信号的参数编码180

5.2.4基于矢量量化的语音/音频压缩标准187

5.3矢量量化在语音识别中的应用191

5.3.1概述191

5.3.2基于动态时间规整的语音识别194

5.3.3基于矢量量化的语音识别197

5.4矢量量化在说话人识别中的应用199

5.4.1概述199

5.4.2说话人识别系统的结构和原理199

5.4.3基于动态时间规整的说话人识别201

5.4.4基于矢量量化的说话人识别202

第六章 矢量量化在数字水印中的应用205

6.1引言205

6.2基于矢量量化的数字图像水印算法207

6.2.1基于基本VQ的鲁棒数字图像水印算法208

6.2.2基于预测或分类VQ的鲁棒数字图像水印算法215

6.2.3基于索引受限矢量量化的脆弱数字图像水印算法220

6.2.4基于约束VQ的多功能图像水印算法222

6.3基于矢量量化的数字视频水印算法225

6.3.1概述225

6.3.2基于空域矢量量化的多功能视频水印算法227

6.3.3基于变换域矢量量化的数字视频水印算法230

6.4基于矢量量化的数字音频水印算法234

6.4.1概述234

6.4.2基于矢量量化技术的鲁棒音频数字水印算法235

6.4.3基于矢量量化技术的多功能音频数字水印算法240

6.5基于矢量量化的三维模型可逆水印算法243

6.5.1概述243

6.5.2基于预测矢量量化的三维模型可逆水印算法245

第七章 矢量量化在多媒体检索中的应用248

7.1多媒体检索概述248

7.1.1背景与概念248

7.1.2基于内容的多媒体检索研究现状249

7.1.3多媒体检索的主要功能模块251

7.1.4性能评价254

7.2矢量量化在视觉信息检索中的应用现状255

7.2.1特征提取255

7.2.2离线的索引或特征空间聚类256

7.2.3快速匹配256

7.2.4语义检索257

7.2.5存在的问题257

7.3基于矢量量化的图像特征提取258

7.3.1基于约束VQ的特征提取258

7.3.2基于距离加权边沿预测矢量量化的特征提取260

7.3.3仿真实验261

7.4基于矢量量化的快速图像检索算法263

7.4.1基于等均值K最近邻的快速检索263

7.4.2等均值等方差K最近邻快速渐进图像检索方法268

7.4.3基于分类矢量量化的快速匹配算法272

7.5基于矢量量化的实时图像语义检索276

7.5.1基于语义的图像检索研究现状276

7.5.2基于矢量量化的图像语义标注与检索277

7.6基于矢量量化和全局运动的视频检索281

7.6.1概述281

7.6.2基于矢量量化的图像全局运动矢量的提取282

7.6.3全局运动检索方案283

7.6.4仿真实验284

7.7基于矢量量化的三维模型检索285

7.7.1概述285

7.7.2基于矢量量化索引直方图的三维模型检索286

7.7.3仿真实验288

参考文献290