描述LBG算法的例子

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描述LBG算法的例子

详 情 说 明

LBG算法是一种经典的矢量量化方法，常用于图像压缩和数据降维领域。其核心思想是通过迭代聚类将数据划分为若干子集，并为每个子集生成代表性码字，从而达到压缩或特征提取的目的。

以一个图像灰度值压缩的场景为例：假设原始图像包含数百万个像素点，每个像素的灰度值范围为0-255。LBG算法首先随机初始化N个码字（如N=16），代表压缩后的候选灰度值。接着通过以下步骤迭代优化：

划分阶段：计算所有像素点到当前码字的欧氏距离，将每个像素归类到距离最近的码字对应的簇中。 更新阶段：重新计算每个簇中所有像素点的均值，将该均值作为新的码字。 终止条件：当码字变化小于阈值或达到最大迭代次数时停止。

最终，图像中的所有像素只需存储其所属簇的索引（仅需4比特表示16个码字），而非原始8比特灰度值，实现50%的压缩率。该过程也体现了LBG算法与K-Means聚类的高度相似性，但更强调对矢量空间的量化优化。