6、基于优化MDLVQ的小波图像编码算法解析

基于优化MDLVQ的小波图像编码算法解析

在多媒体通信系统设计中，网络拥塞和延迟敏感性带来了巨大挑战，因此需要结合高压缩效率和鲁棒性的编码方法。多描述（MD）编码应运而生，它能在不可靠信道上实现鲁棒传输，有效应对数据包丢失，满足实时服务需求并缓解网络拥塞。本文将详细介绍一种基于优化MDLVQ（多描述格向量量化）的小波图像编码算法。

1. 优化MDLVQ用于小波图像编码的动机

MD图像编码设计主要有变换的MD版本和量化器的MD版本这两种技术。以往的MD图像编码方法各有特点，例如使用成对相关变换的MD图像编码器、基于多描述标量量化（MDSQ）的图像编码设计等。但这些方法存在一些不足，如编码比特率和边失真的限制等。

我们尝试应用MDLVQ设计更有效的两通道MD图像编码器，并考虑一些有效增强措施来提高基于MDLVQ的图像编码性能。具体考虑的因素包括：
- 系数向量的形成要适应不同子带中小波系数的不同相关特性。
- 像MDSQ的优化一样，考虑不同子带的重要性，优化MDLVQ编码参数的率失真性能。
- 利用向量间相关性和必要时预测丢失信息，显著提高传统MDLVQ边解码器的构建质量，以进一步降低边失真。为实现优化边解码，开发了MDLVQ标签的交替传输方法。

2. 优化MDLVQ编码和解码的步骤

优化MDLVQ编码和解码过程可分为以下几个步骤：
1. 小波分解 ：对输入图像进行小波变换，将其分解为多个子带（记为 (s_i)，(i = 1, 2, \cdots, m)）。然后，应用适当阈值将小的小波系数置为零。
2. 向量构造 ：