信源编码第四次作业-基于LBG的矢量量化算法

1、LBG算法背景介绍

LBG算法是由Linde,Buzo,Gray三人在1980年提出的。它其实相当于Lord-Max方法的多维推广，但它并不需要知道输入矢量的概率分布，LBG算法通过训练矢量集和一定的迭代算法来逼近最优的再生码本。

2、LBG算法的思想

1）随意选取n个图像块作为码矢量
2）由这n个码矢量对所有的图像块进行划分，即分成n个集合，使每个集合中的图像块，都是与各码矢量距离中，与对应的码矢量的距离最小的
3）由这n个集合的重心，得到n个新的码矢量
4）如果这些个码矢量与原来的码矢量变化不大（收敛），就完成码书的训练，否则重新进行2、3步

3、LBG算法的局限性

1）最优量化器是对于训练向量集而言，对于实际的未经训练的向量集是否最优还很难说，这要依赖于训练向量的代表性到底真实到何种程度。
2）由于优化分割的过程没有依据数据结构方面的规则或者限制，而是自由进行，这就使得对码本进行有效组织时遇到极大的困难。
3）在有些时候根本无法找到真正有代表性的训练向量集

4、算法流程图

4、实验过程

该程序分为三个部分：trvqsp_img、vqimg_enc、vqimg_enc。trvqsp_img的作用是根据输入图像得到码书；vqimg_enc的作用是根据码书对图像进行矢量量化；vqimg_dec的作用是根据码书文件和压缩后的文件重构原始图像。

（备注：文件打开编译时会出现unistd.h无法打开的问题，参照一下这个方法解决http://blog.csdn.net/earbao/article/details/51757334）