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Hierarchical Address Vector Quantization for Image Coding Based on Kohonen Neural Network

机译:基于科霍纳神经网络的图像编码的分层地址矢量量化

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摘要

This paper presents a Variable-block-size vector quantization coding algorithm. A hierarchical coding model is to be made by utilizing the interblock correlation.This method can offer high quality coded images when the bit rates is below 0.3 bpp. The codebook design is carried out by Kohonen Neural Networks.
机译:本文呈现了可变块尺寸的矢量量化编码算法。通过利用互连相关性进行分层编码模型。该方法可以在比特率低于0.3bpp时提供高质量的编码图像。码本设计由科隆神经网络进行。

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