بررسی پارامتری VQ

روش شناسی

اندازه تصویر اصلی N×N   (طول × عرض)

N_b تعداد کل بلاک های تصویر یا به عبارتی تعداد بلاکی که تصویر به آن تقسیم شده است.

تصویر را به بلوک های n×n تقسیم می کنیم.

n نشان دهنده (p×p)  پیکسل

بنابراین تصویرهای کوچکی زیرمجوعه تصویراصلی و یا بلاک هایی به اندازه Nb=[N/n]×[N/n]  داریم که آنهای را بردارهای ورودی با X={x₁,x₂,…, x_Nb} نمایش داده می شوند نام گذاری می کنیم، و در آن x_i بردار ورودی با بعد های  n×n می باشد.

مثال: x_i= (x_i1,x_i2,…,x_i(n×n))

کدبوکC = {c₁,c₂,…, c_Nc} که در آن NC تعداد کدوردها یا اندازه کدبوک میباشد. (N_b>>N_C)

Ci  شامل iامین کدورد (ci=(c_i1,c_i2,…, c_i(n×n) به طول n×n می باشد.

مرحله اول در Vq :

تقسیم یک تصویر به  چندین بردار K بعدی و هر بردار به وسیله ایندکس های جدول کدورد با جدول جستجو. نتیجه کدگذاری یک جدول ایندکس تولید می کند.

در حقیقت به جای جستجو برای یک پیکسل به دنبال مجموعه از پیکسل ها هستیم که آن را وکتور می نامیم.

یک  بردار کمی ساز Q با K  بعد و انداز N  این گونه تعریف می شود

یک نقشه برداری از بردار هایی در فضای اقلیدوسی K بعدی R^k حاوی N خروجی و یا بردار های تولید شده به نام کد ورد.

Q=R^kK=>w

که در آن W=(w_n;n=1,2,…N) مجموعه ای از بردارهای بازتولید (feature maps)) به نام کدبوک است.

Q(v) آدرس بردار های تولید شده از بردارهای ورودی (در مرحله رمز گزاری)

W آدرس بردار های تولید شده از بردارهای وارد شده از مرحله رمزگزاری (در مرحله رمزگشایی)

N کد ورد از فضای برداری مرتبط با N ناحیه از R^k   مجموعه ورونویی (cluster voronoi partition) که به R_n;n=1,2,…,N معرفی می گردد و nامین ناحیه به وسیله رابطه زیر مشخص می شود:

Rn={v E R^k /Q(v)=w_n}

 training vectors  : در VQ مبتنی بر تصویر، در ابتدا تصویر به بلوک های زیرمجموعه مجزا تجزیه می شود. هر زیر بلوک سپس به یک بردار یک بعدی تبدیل می شود که به عنوان بردار آموزشی تعریف می شود.

Codebook: با استفاده از یک مجموعه آموزش تصویری تولید می شود

منبع: https://pdfs.semanticscholar.org/6001/d0cc0d0a48a7f87874ffc1b1cbb75e675fba.pdf