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在 Matlab 中，我将RGB图像转换为CIE Lab颜色空间。

如何量化和组合这三个通道？

...

为了比较，这是我对 RGB 所做的：

在主程序中

量化.m

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？

存在一个x_n = f(x_n,eta)函数形式为的非线性动态系统x[n+1] = 2*x[n] mod 1。这是一个混沌动力系统，称为锯齿图或伯努利图。我在实现 Eq(4) 和 Eq(5) 给出的逆映射的两种表示时遇到了困难。以下是该问题的简要说明。

其中序列(s[n+k])_k=1 to N-1是状态的符号描述x[n].这个描述来自下面描述的单位区间的划分。

令，分区数 M = 2，符号空间 = {0,1}，分配符号的规则为

本文作者：

对于 Eq(5)，我在逆运算后没有得到相同的时间序列，在进行二进制到实数转换后几乎没有值不同。有人可以让我正确的程序吗？

我尝试为 Eqs(4) 和 (5) 实现双射映射，但它不起作用。

Eq(5) 的代码- 我将二值化为 2 种方式。x包含实数；s是每个实数的 0/1 二进制等价物；是转换为真实y后的答案。ss1 是 x 的 +1/-1 二进制等价物；b 是转换为实数后的答案。在这种 +1/-1 的情况下，当我从符号表示转换为实数表示时，我将 -1 与 0 切换，然后应用 Eq(5) 中的公式。从答案可以看出，y和做转换后b的不一样。x当原始实数都是无符号有理数时，我也得到了 b 的负数！！如何正确实施以使它们都相同？

让 x =

y =

b =

我正在学习图像压缩和重建方面的矢量量化，我想知道为什么我们要从训练集中形成一个初始码本？既然我们只是在传输码字的索引，那我们为什么不把训练集当作最终的码本呢？这将导致更准确的重建，对吧？会有什么区别？

我正在尝试通过使用 16x16 量化表块和 DCT 块而不是 8x8 来开发 JPEG 编码器。我在编写这个新图像的 JFIF 标头时遇到了一些问题。0xFFDB 是量化表的 JFIF 标记。有 2 个字节来设置量化表的大小，在我的情况下，大小为 (256+3) = 259。保存图像后，MATLAB 无法读取或显示它。所以我使用了一个工具来读取 JFIF 标头，我注意到 16x16 量化表分为许多 8x8 块的表！！！！！！ 如图所示。这个问题有解决办法吗？？？

我使用录制了一个声波（16 位单声道）audiorecorder，我需要在不MATLAB使用内置工具箱以外的工具箱的情况下将其量化为 15 位（去除 LSB）。有人可以帮忙吗？

I'm currently working on project which is related with color quantization.The algorithm implies as initial step k-means algorithm . My code untill now :

Next step in the algorithm is finding the most popular color(the color which contains the most pixels in the image) . It seems very easy but somewhat I get stuck when I tried to extract that from IDX variable .

正如我们在向量量化中所知道的那样，我在 matlab 中进行向量量化，如果我们提供一组代码字作为输入，我们就会得到代码向量，所以我做了什么，我使用 LPG 和 Loyed 算法来做到这一点：-

结果是现在代码字的一些位置，我想将代码簿的位置作为代码向量位置的子集？阿里

我想使用 R 计算我的 SOM 模型中的量化误差 (qe)。这是我尝试过的代码：

那个代码对吗？还有另一种计算qe的方法吗？

我有一个信号具有复杂的正态分布，均值为 0，方差为 1。我想用统一的量化器将其量化为 512 个级别。我通过以下方式在 MATLAB 中生成信号-

我正在通过以下方式用 512 个级别量化范围（-1,1）中的信号：

这是量化这种信号的正确方法吗？我将不胜感激对此的任何意见。