现代电子技术
現代電子技術
현대전자기술
MODERN ELECTRONICS TECHNIQUE
2005年
16期
79-80,83
,共3页
结构自适应神经网络%图像编码%矢量量化%图像压缩
結構自適應神經網絡%圖像編碼%矢量量化%圖像壓縮
결구자괄응신경망락%도상편마%시량양화%도상압축
图像矢量量化(VQ)是图像压缩算法中的重要环节,而在VQ中起决定性因素的又是能否构造出性能优异的码书,本文在比较LBG,SOFM和改进的SOFM优缺点的基础上,采用具有结构自适应特性的自组织神经网络(SASONN)来构造码书,克服了SOFM算法的网络映射欠准确、神经元过利用等弊端,并将结果应用在图像压缩编码算法(VQ+DPCM+DCT)中,实验结果表明,主客观效果良好.
圖像矢量量化(VQ)是圖像壓縮算法中的重要環節,而在VQ中起決定性因素的又是能否構造齣性能優異的碼書,本文在比較LBG,SOFM和改進的SOFM優缺點的基礎上,採用具有結構自適應特性的自組織神經網絡(SASONN)來構造碼書,剋服瞭SOFM算法的網絡映射欠準確、神經元過利用等弊耑,併將結果應用在圖像壓縮編碼算法(VQ+DPCM+DCT)中,實驗結果錶明,主客觀效果良好.
도상시량양화(VQ)시도상압축산법중적중요배절,이재VQ중기결정성인소적우시능부구조출성능우이적마서,본문재비교LBG,SOFM화개진적SOFM우결점적기출상,채용구유결구자괄응특성적자조직신경망락(SASONN)래구조마서,극복료SOFM산법적망락영사흠준학、신경원과이용등폐단,병장결과응용재도상압축편마산법(VQ+DPCM+DCT)중,실험결과표명,주객관효과량호.
