【摘 要】
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随着图像处理技术的不断进步和发展,数字成像技术在医学中的应用日益广泛,产生了大量的数据,给图像的存储和传输技术提出了严峻的挑战,解决它的关键技术之一就是医学图像压缩
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随着图像处理技术的不断进步和发展,数字成像技术在医学中的应用日益广泛,产生了大量的数据,给图像的存储和传输技术提出了严峻的挑战,解决它的关键技术之一就是医学图像压缩技术.
传统的图像压缩方法很多,但大多存在压缩比低、误差大的缺点. 基于神经网络的图像压缩技术,在理论和技术上开辟了图像压缩的新途径.传统的BP神经网络算法本质上是一种梯度下降算法,因而不可避免地具有以下缺陷:收敛速度慢、易陷入局部极小值等.遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机的自适应搜索算法.
本文设计并实现了基于遗传算法的进化神经网络算法,该算法将遗传算法和BP算法相结合,用基于实数编码的遗传算法优化神经网络的权值后,应用于图像压缩.实验结果表明,该算法与BP纯神经网络算法相比具有更好的压缩效果.
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