神经网络在图象压缩编码中的应用

来源 :湖北师范学院学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：augustS

【摘要】

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讨论神经网络在图象压缩编码领域中的应用.针对图象矢量量化存在的分块效应问题,对Kohonen自适应模型进行了研究.应用了两个DCT的余弦变换域的特征值,结合Kohonen的自组织特

【作者】

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黄忠保

【机构】

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湖北师范学院计科系

【出处】

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湖北师范学院学报(自然科学版)

【发表日期】

：

1997年6期

【关键词】

：

矢量量化神经网络 DCT特征值图象压缩编码 vector quantization neural network DCT feature image com

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讨论神经网络在图象压缩编码领域中的应用.针对图象矢量量化存在的分块效应问题,对Kohonen自适应模型进行了研究.应用了两个DCT的余弦变换域的特征值,结合Kohonen的自组织特征映射(SOFM)算法对图象元素分类压缩编码.计算机模拟实验表明,和单纯用神经网络直接进行矢量量化相比,应用这种技术的图象编码压缩比和译码图象质量都有明显的提高.

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