软件导刊
軟件導刊
연건도간
SOFT WARE GUIDE
2011年
5期
168-170
,共3页
自组织特征映射%矢量量化%码书%图像压缩
自組織特徵映射%矢量量化%碼書%圖像壓縮
자조직특정영사%시량양화%마서%도상압축
在介绍矢量化和自组织特征映射神经网络的基础上,针对基于自组织特征映射神经网络的矢量化算法,在初始码书生成、获胜神经元搜索以及学习速率调整等方面对图像压缩进行研究.结果表明,采用矢量量化方法进行图像压缩,可以在获得较高压缩比的同时,得到较好的恢复图像质量.
在介紹矢量化和自組織特徵映射神經網絡的基礎上,針對基于自組織特徵映射神經網絡的矢量化算法,在初始碼書生成、穫勝神經元搜索以及學習速率調整等方麵對圖像壓縮進行研究.結果錶明,採用矢量量化方法進行圖像壓縮,可以在穫得較高壓縮比的同時,得到較好的恢複圖像質量.
재개소시양화화자조직특정영사신경망락적기출상,침대기우자조직특정영사신경망락적시양화산법,재초시마서생성、획성신경원수색이급학습속솔조정등방면대도상압축진행연구.결과표명,채용시량양화방법진행도상압축,가이재획득교고압축비적동시,득도교호적회복도상질량.
