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分類向量量化器
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概要
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使用CVQ的优点是使用许多小型的编码簿，每一个专门为某一类向量而设计，可以达到和使用单一一个大型编码簿相当的重建质量，且搜索时间会小很多。此外，CVQ也可以用在Mean/Residual vector quantization (参见乘码) 技术的余值向量上。
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算法
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第一步：_NEWLINE__NEWLINE_将原视频切割成大小为n (通常n = 4 x 4 = 16) 且不相重叠的方块，每一个方块都经过一个以边的方向来做分类的分类器，将其归类为M类当中的一类；这些类别可能包括暗视频方块(Shade block，没什么明显梯度的方块) ，中度范围方块(Midrange block，具有中等梯度但无明显边的方块) ，垂直边方块，水平边方块，或边方块，以及混合型方块(有边但方向不清楚)。_NEWLINE_第二步：_NEWLINE__NEWLINE_每一个分类后的方块向量各以其所属之编码簿做编码。编码簿的大小可以各有不同，分别为，，而且每一个方块在选择最接近的向量时，也可以采用不同的有损估算函数。整个码向量数目为 : 。_NEWLINE_第三步：_NEWLINE__NEWLINE_将所选出的码向量指针送给接收端，接收端则用这些指针解码。