问空间不变矢量量化

EN

我正在尝试实现由Jason等人编写的算法。还有一个介绍性，它更短，更全面。

对其方法的简要说明：

它们使用矢量量化作为区分给定图像前景和背景的工具。然而，它们不使用方形区域作为特征向量来生成编码词，而是使用圆圈。这应该是为了降低计算复杂度。以圆作为谓词向量，将匹配问题归结为一个线性模式匹配任务，并允许空间不变匹配。因此，该方法被称为空间不变矢量量化。

因此，基本上，通过交互选择谓词向量，然后对图像空间进行详尽的查询，以确定该谓词向量与当前位置的相关性。

我的问题是：

• 在整个算法中，它们在哪里生成代码本？又是如何做到的？
• 我看不出如何选择要生成的码本的参数。如果他们首先在图像中所有可能的位置上采样所有可能的圆圈，这在计算上是非常沉重的。它们如何确定要生成的集群/代码字的数量？
• 我为什么要把子戒指摆在一起？

现在，我的实现基本上包括一个圆，其中一个半径作为谓词向量。它在本机图像空间中行进，并在所有可能的旋转中将谓词向量与当前像素周围的圆圈相关联。这是一个极其缓慢的过程，我看不到他们的算法带来的好处。我没有实现接近矢量量化的任何东西，因为我看不出这是如何工作的。

任何暗示或想法都会受到赞赏。不幸的是，这种方法的作者没有回答我的问题。