矢量量化源码和图像

资 源 简 介

矢量量化源码和图像

详 情 说 明

矢量量化是一种广泛应用于图像压缩和信号处理领域的技术，其核心思想是通过对数据进行聚类，用有限的代表向量（码本）来近似表示原始数据，从而达到降维或压缩的目的。

在图像处理场景中，矢量量化首先将图像分割为小块（如8x8像素），每个块视为高维空间中的向量。通过聚类算法（如k-means）训练出码本，使得每个图像块都能用码本中最接近的向量表示。解码时只需存储码本索引，大幅减少数据量。

该技术的优势在于： 压缩比高：仅需存储码本和索引序列 计算高效：搜索最近邻可采用树结构优化 可扩展性强：适用于音频、视频等多媒体数据

实现时需注意码本训练的质量直接影响还原效果，通常需要权衡码本大小（压缩率）与重建图像质量。进阶应用可结合残差编码或分层量化进一步提升性能。