Fast nearest neighbor search of entropy-constrained vector quantization
Fast nearest neighbor search of entropy-constrained vector quantization
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熵约束矢量量化的快速最近邻搜索
DOI：
10.1109/83.855438
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发表时间：
2000
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
E. Riskin
中科院分区：
文献类型：
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作者：
M. H. Johnson;R. Ladner;E. Riskin
与矢量量化(VQ)相比，熵约束的矢量量化(ECVQ)提供了显著改善的图像质量，但代价是额外的编码复杂度。我们将文献中关于VQ的快速最近邻搜索的结果推广到ECVQ。我们使用了一种新的、易于计算的距离，成功地将大多数码字排除在考虑之外。
Entropy-constrained vector quantization (ECVQ) offers substantially improved image quality over vector quantization (VQ) at the cost of additional encoding complexity. We extend results in the literature for fast nearest neighbor search of VQ to ECVQ. We use a new, easily computed distance that successfully eliminates most codewords from consideration.