Объект исследования – методы векторного квантования изображения. Цель работы – повышение качества и эффективности обработки изображений путём исследования существующих методов векторного квантования. Одной из перспективных технологий, которая может значительно улучшить результаты обработки изображений, является векторное квантование. Векторное квантование представляет собой метод сжатия данных, который позволяет представить большое количество информации с использованием ограниченного числа бит. Векторное квантование нашло широкое применение в сжатии изображений и видео, а также в анализе данных и распознавании образов. В ходе исследования был проведен анализ K-means, LBG, WVQ и SOM алгоритмов векторного квантования изображения с использованием открытых образовательных ресурсов и программ поиска и анализа информации. В системе MATLAB реализованы все 4 алгоритма квантования изображения, предложенные выше. В процессе изучения написанные алгоритмы способны квантовать изображения при различных параметрах и получать на выходе графические интерпретации изменений размеров квантованных изображений относительно оригинала. Данный программный код позволяет более детально подойти к анализу алгоритмов векторного квантования изображения.

The object of research is the methods of vector quantization of an image. The purpose of the work is to improve the quality and efficiency of image processing by studying the existing methods of vector quantization. One of the promising technologies that can significantly improve the results of image processing is vector quantization. Vector quantization is a data compression technique that allows a large amount of information to be represented using a limited number of bits. Vector quantization has found wide application in image and video compression, as well as in data analysis and pattern recognition. During the study, K-means, LBG, WVQ and SOM algorithms for vector image quantization were analyzed using open educational resources and information search and analysis programs. The MATLAB system implements all 4 image quantization algorithms proposed above. In the process of studying, the written algorithms can quantize images with various parameters and obtain graphical interpretations of changes in the size of quantized images relative to the original. This program code allows a more detailed approach to the analysis of vector image quantization algorithms.