vector - 在矢量量化的情况下，是否考虑了解码器处的重构强度？

Question

假设我们已经使用 RGB 训练图像形成了码本。该码本现在存在于编码器和解码器中。

现在我们有一张 RGB 测试图像（不包含在训练图像中），我们想要对其进行压缩、传输和重建。在此测试图像的重建过程中，由于测试图像的强度不同，其中一些可能与任何训练图像强度完全不匹配，重建图像的部分不会比现有向量中的原始图像更暗或更亮量化算法？有没有办法处理现有算法（如 K-means、LBG）中的强度？还是我们应该从一开始就对训练图像做出适当的选择？还是应该将测试图像也包含在训练图像中？标准方法是什么？

Answer 1

矢量量化是一种有损压缩方案。您正在训练集中找到最匹配的集群来创建码本。这是一个近似值。训练集越大，匹配越好，但总会有损失。

您的训练集需要考虑图像的所有强度（复杂性），而不仅仅是您打算压缩的图像的强度。训练图像是否包含测试图像不会改变会发生损失的事实（任何增益都将是微不足道的，除非训练集非常小）。