text: 乘碼，是藉由許多小型編碼簿相乘而形成。如果一個向量可以用某個獨立的特性來描述的話，例如長度或方向，那麼就可以針對每一個特性分別為此設計一個編碼簿，最後所要的乘碼向量便是將各個小型編碼簿的向量相乘而得到。概要.在相同數目的碼向量下，乘碼編碼簿的效率比完全搜尋的編碼簿差。但是在相同的複雜度與位元率下，它的效果比完全搜尋的編碼簿好。這是因為在相同的複雜度下，乘碼編碼簿的有效碼向量會遠比完全搜尋的編碼簿之碼向量多許多，而且乘碼編碼簿可以在同樣位元率下編碼更大維度的向量。以下介紹三種乘碼，分別為增益/形狀VQ。增益/形狀VQ.增益/形狀VQ。演演算法.將原影像切割成不重疊的方塊形成影像向量，令其大小為n。從形狀編碼簿中，找出和影像向量內積所得值最大的單位能量形狀碼向量，formula_1。給定所選擇的形狀碼向量formula_1後，找出純量的增益值formula_3，其中純量formula_3使得重建向量formula_5，與原向量X之間的失真最小。送出形狀碼向量的指標及增益的碼給接收端。將解碼所得知形狀碼向量與增益值相乘，即formula_5得到重建向量。平均值/餘值VQ.平均值/餘值VQ，是將影像方塊的平均值重複複製做為該方塊內所有畫素的預測值，最後產生整個預測影像。再將原影像減去預測影像，便形成我們的餘值影像。使用M/R VQ的優點是許多的影像向量在做量化之前予以去除，那麼我們所需要用以表示餘值向量的碼向量就會比較少。演演算法.將原影像切割成不重疊的方塊，其大小為n，以形成影像向量，並計算每一個方塊的平均值。以純量量化器編碼平均值並送出給接收端，也可以用傳統的壓縮法，如DPCM，做平均值的編碼以更進一步降低位元率。將該方塊之原影像向量減去量化後之平均值得到平均約等於0的餘值。以VQ做餘值向量之量化，然後將最接近之餘值碼向量的指標送給接收端。將平均值加回解碼所得之餘值向量得到重建方塊。內插法/餘值VQ.內插法/餘值VQ很像，只不過在此用的是次取樣值而非平均值，以及內插法而不是簡單的重複複製。使用I/R VQ的優點是，其預測影像會比M/R VQ的重複複製平均值所得的預測影像還平滑，因此方塊假象會減少。實驗結果也顯示，在相同的位元率下，I/R VQ的重建影像品質會比M/R VQ的好。演演算法.以L：1的比例，每一個次取樣值以純量量化器予以量化，並送出給接收端。傳送端與接收端都利用將量化後之次取樣影像以內插法擴張成NxN的預測影像，將原影像減去預設影像得到傳送端的預測影像。將餘值影像切割成不重疊的方塊以形成向量。使用VQ為餘值向量做量化，並送出最接近的餘值碼向量之指標給接收端。將解碼所得之餘值碼向量加回次取樣/內插後之預測影像得到重建影像。
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metadata.title: 乘碼
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