乘碼

概要

在相同数目的码向量下，乘码编码簿的效率比完全搜寻的编码簿差。但是在相同的复杂度与位元率下，它的效果比完全搜寻的编码簿好。这是因为在相同的复杂度下，乘码编码簿的有效码向量会远比完全搜寻的编码簿之码向量多许多，而且乘码编码簿可以在同样位元率下编码更大维度的向量。

以下介绍三种乘码，分别为增益/形状VQ（Gain/Shape vector quantization, G/S VQ）、平均值/余值VQ（Mean/Residual vector quantization, M/R VQ）及内插法/余值VQ（Interpolating/Residual vector quantization, I/R VQ）。

增益/形状VQ

增益/形状VQ（Gain/Shape vector quantization, G/S VQ）使用两个编码簿，分别用以编码向量的增益（Gain）和形状（Shape）。向量的增益指的是这个向量的能量或方差，而向量的形状则是原影像向量去掉增益后之正常化向量（Normalized vector）。

平均值/余值VQ

平均值/余值VQ（Mean/Residual vector quantization, M/R VQ），是将影像方块的平均值重复拷贝做为该方块内所有像素的预测值，最后产生整个预测影像。再将原影像减去预测影像，便形成我们的余值影像。
使用M/R VQ的优点是许多的影像向量（由影像方块所组成）都在不同的平均值附近展现类似的方差，只要将每一个向量的平均值（方块平均值）在做量化之前予以去除，那么我们所需要用以表示余值向量的码向量就会比较少。

内插法/余值VQ

内插法/余值VQ（Interpolating/Residual vector quantization, I/R VQ），是借由原影像之次取样（Subsampling）与内插（Interpolating）得到预测影像，然后再将原影像减去预测影像得到的余值影像。这个方法基本上和Mean/Residual vector quantization（M/R VQ）很像，只不过在此用的是次取样值而非平均值，以及内插法而不是简单的重复拷贝。
使用I/R VQ的优点是，其预测影像会比M/R VQ的重复拷贝平均值所得的预测影像还平滑，因此方块假象（Blocking artifacts）会减少。实验结果也显示，在相同的位元率下，I/R VQ的重建影像品质会比M/R VQ的好。