粒子群优化算法的研究及其在图象压缩编码中的应用

本课题研究粒子群优化算法及其在图象压缩编码中的应用。.粒子群优化算法是一种源于大自然中生物世界的新的仿生类算法，在一系列困难的组合优化问题中取得成效。本课题拟通过研究其内在的搜索机制，建立基于粒子群算法的矢量量化图象压缩编码模型，认识和掌握其内在机理和本质特性。根据矢量量化码书设计的两个优化准则，分别对应基于码书的解描述方法和基于聚类划分的解描述方法，关键解决图象码书的最佳设计问题，使得所设计的码书不依赖于初始码本的选取，具有较强的鲁棒性等。.在此基础上，结合不同人工智能技术（如模糊逻辑，遗传算法等启发式算法）构成整合式智能系统，探索矢量量化图象压缩编码的新途径，旨在发展快速高效和具有在低码率信道下实现图象编码潜能的压缩算法，该课题的研究具有重要的理论意义和潜在的应用前景。