数字图像混合矢量量化压缩编码研究

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该论文是基于轴电部科学基金项目"彩色图像的神经网络矢量量化压缩编码研究"进行的.作为系统实现的基础,首先介绍了遗传算法和神经网络的基本理论.随后,该文分别探讨了将遗传算法和神经网络用于矢量量化码书设计的方法和图像压缩结果.矢量量化是一种高效的数据压缩手段,其压缩质量的关键在于码书设计.遗传算法和神经网络都是具有较强稳健性的搜索及最优化技术,非常适于解决象矢量量化码书设计这样复杂的,高度非线性的寻优问题.理论与实验结果表明,这种方法不仅可以得到较大的压缩比和较佳的重建图像,而且具有进一步的研究潜力和应用推广价值.
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