La cuantificación vectorial (VQ) ha sido reconocida durante mucho tiempo por su potencial en la compresión de imágenes debido a su capacidad para representar vectores de señales de alta dimensión de manera compacta. Sin embargo, la adopción de VQ en códecs modernos se ha visto obstaculizada por limitaciones prácticas como libros de códigos de tasa fija, falta de escalabilidad e ineficiencia en la codificación de entropía. En este trabajo, revisamos la VQ desde una perspectiva práctica y exploramos técnicas efectivas para integrarla en marcos modernos de codificación de imágenes. Proponemos un diseño orientado a la tasa y la distorsión (orientado a RD) de la cuantificación vectorial estructurada en árboles (TSVQ) que permite una construcción flexible de libros de códigos a múltiples tasas de bits a través de un método en crecimiento. Además, introducimos una estrategia de VQ en cascada para promover la capacidad de VQ cuantizando sucesivamente vectores residuales y proponemos un método de decisión de punto de conmutación basado en el análisis de la pendiente de RD. Nuestros métodos propuestos permiten una cuantificación vectorial escalable y optimizada en RD, demostrando el potencial de ser aplicados a marcos prácticos de codificación de imágenes.
Feng et al. (Tue,) estudiaron esta cuestión.