week8

編碼簿（code book）的產生

- 目的是產生一群具有代表性的碼向量(codewords)來組成編碼簿(codebook)

- 相同的編碼簿會同時儲存在壓縮端與解壓縮端

- 從文獻中我們知道Linde-Buzo-Gray (LBG)演算法是最常用來設計編碼簿的方法

- 這個方法同時又被稱為k-means 演算法或是Generalized Lloyd 演算法

code vector(code words)-碼向量

向量編碼(Vector Quantization, VQ)所產生出來的編碼簿(Codebook)針對編碼簿中的碼向量(code vector)作一個有效的排序產生不同的編碼簿，並利用這些編碼簿去重新對影像進行編碼，所得到的索引值來作為影像的特徵值。如此將資料壓縮與影像特徵擷取合而為一的做法更能縮短查詢時間，適合網路上的應用。

在VQ的系統中，我們先將影像切成一塊一塊並且視其為一個向量。向量的來源可以有許多的方式，例如在黑白影像中的一個 的矩形，或是彩色影像中的R.G.B。一個向量所含的元素個數我們定義為它的維度，每一個向量 ，與一組代表性樣本或碼向量(codevetors)， 來作比對的工作。這些碼向量的維度也是 ，而且共同組成所謂的編碼簿(codebook)最接近於原向量 的碼向量會被選出來。