【摘 要】
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该文在综合分析小波变换,矢量量化和神经网络各自特点的基础上,提出一种新的将小波变换与矢量量化相结合的混合图象编码方法.在分析矢量量化经典LBG算法初始码书选 取的基础
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该文在综合分析小波变换,矢量量化和神经网络各自特点的基础上,提出一种新的将小波变换与矢量量化相结合的混合图象编码方法.在分析矢量量化经典LBG算法初始码书选 取的基础上,提出了一种改进的随机选取法,避免了码字空间的过细或过粗;在此基础上,提出了一种用神经网络作编码器的混合矢量量化方案,这种方案利用神经网络自身的鲁棒性来提高矢量量化时对非典型矢量的判断分类;最后对经典的信息熵编码中的最优编码Huffman编码进行了研究,采用了一种动态生成Huffman树的方案,该方案加快了Huffman编码的速 度,从而提高了整个系统的编码速度.计算机仿真结果证明该文的混合编码方案具有较好的编码性能.
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