①生成初始码本Y0:通过图像的量化分组, 找到一个初始的码本划分Y,并通过对应的量化器Q0来优化 F(x,y)={Y;|j=1,2,,N→Y 0 01,y02 ②生成优化码本Yn:通过逐次迭代和量化,进行码字匹配; 即寻找与输入矢量X=(x1,x2,…,xk)最逼近的码字 t(t=1,2,…,m,t三k) 并用Y替代作为编码取值.(Y=M(x)).即有: 该( →y-={ya,y, } Y=夏(x 并且,最大量化失真半径为: D,(Q=max{d(x,y)};t=1,2,…,m,t三k 其中,d(x,yt)为量化输入X与码字y+的距离, 即量化误差(x-y:)① 生成初始码本Y0：通过图像的量化分组， 找到一个初始的码本划分Y0，并通过对应的量化器Q0来优化 F(x,y)= {Yj |j=1,2,…,N}→Y0 = {y01,y02,…，y0N } Q0 ② 生成优化码本Ym：通过逐次迭代和量化，进行码字匹配； 即寻找与输入矢量X =（x1 ,x2 ,… xk）T最逼近的码字 Yt（t=1,2，…，m，t≦k ）， 并用Yt替代X作为编码取值．（Yt ＝ M（xt））．即有： 并且，最大量化失真半径为： 其中，d（x , yt）为量化输入X与码字yt的距离， 即量化误差（x－yt）