量化区间宽度应该按后续熵编码代价来设计

Lloyd-Max量化器只优化失真，把量化输出值当作等长编码；但如果输出值之后要经过变长熵编码，最优设计目标应该变成”给定平均码长约束下失真最小”，而不是”给定重建值数量下失真最小”。这时最优区间边界会在Lloyd-Max的基础上，向着取值概率较小的重建值方向偏移——概率大的重建值对应更宽的量化区间，因为它出现频率高，编码它的比特数本就更省，扩大它的势力范围能进一步降低平均码长。视频编码里DCT系数集中在0附近（近似拉普拉斯分布），因此量化器会主动加宽0附近的区间形成”量化死区”。这说明流水线中相邻两个模块（这里是量化和熵编码）不能割裂优化，下游代价函数会反过来改变上游模块的最优设计。