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Novel full-search schemes for speeding up image coding using vector quantization

机译：使用矢量量化加快图像编码的新型全搜索方案

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The routine for finding the closest codeword in the encoding phase of vector quantization (VQ) is high computational complexity and time consuming, especially when the codewords deal with the high-dimensional vectors. In this paper, we propose three newly developed schemes for speeding up the encoding phase of VQ. The proposed schemes can easily filter out many impossible codewords such that the search domain is reduced. The experimental results show that the computational time of our proposed schemes can save more than 41-52% computational time in a full search scheme. Furthermore, our schemes only require fewer than 84% of the computational time required in recently proposed alternative.
机译：在向量量化（VQ）的编码阶段中找到最接近的码字的例程具有很高的计算复杂度和耗时，尤其是当码字处理高维向量时。在本文中，我们提出了三种新开发的方案来加快VQ的编码阶段。所提出的方案可以容易地滤除许多不可能的码​​字，从而减少了搜索域。实验结果表明，在一个完整的搜索方案中，我们提出的方案的计算时间可以节省41-52％以上的计算时间。此外，我们的方案仅需要少于最近提出的替代方案所需的计算时间的84％。

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