计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2007年
32期
38-39,88
,共3页
自组织特征映射%图像压缩%神经网络%矢量量化%聚类
自組織特徵映射%圖像壓縮%神經網絡%矢量量化%聚類
자조직특정영사%도상압축%신경망락%시량양화%취류
计算机人工神经网络技术提供了新的图像压缩方法.自组织特征映射人工神经网络就能够用于图像的有损压缩.通过将图像分成若干小块,然后使用神经网络进行训练达到特征向量自动聚类,从而将这若干个图像块分成不同的类,其类别个数远小于图像块的个数,最后使用一个映射表保存这些信息.该方式,将图像中相同或者非常相似的部分归为一类,降低了信息冗余度,从而可以进行图像的有损压缩.该方法采用了计算机神经网络,有比较好的适应性,能够方便的和其它压缩技术结合实现效果更好的混合压缩,具有良好的推广价值.
計算機人工神經網絡技術提供瞭新的圖像壓縮方法.自組織特徵映射人工神經網絡就能夠用于圖像的有損壓縮.通過將圖像分成若榦小塊,然後使用神經網絡進行訓練達到特徵嚮量自動聚類,從而將這若榦箇圖像塊分成不同的類,其類彆箇數遠小于圖像塊的箇數,最後使用一箇映射錶保存這些信息.該方式,將圖像中相同或者非常相似的部分歸為一類,降低瞭信息冗餘度,從而可以進行圖像的有損壓縮.該方法採用瞭計算機神經網絡,有比較好的適應性,能夠方便的和其它壓縮技術結閤實現效果更好的混閤壓縮,具有良好的推廣價值.
계산궤인공신경망락기술제공료신적도상압축방법.자조직특정영사인공신경망락취능구용우도상적유손압축.통과장도상분성약간소괴,연후사용신경망락진행훈련체도특정향량자동취류,종이장저약간개도상괴분성불동적류,기유별개수원소우도상괴적개수,최후사용일개영사표보존저사신식.해방식,장도상중상동혹자비상상사적부분귀위일류,강저료신식용여도,종이가이진행도상적유손압축.해방법채용료계산궤신경망락,유비교호적괄응성,능구방편적화기타압축기술결합실현효과경호적혼합압축,구유량호적추엄개치.
