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基于神经元网络和分形的JPEG改进算法

Modified JPEG Based on Artificial Neural Network and Fractal Theory
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摘要 文结合分形理论和自组织神经元网络来进行静止图像的压缩编码 ,自适应地调整量化矩阵 ,最大限度地压缩图象的冗余信息 ,并结合快速算法 ,使得压缩过程最优。实验结果表明 ,在视觉效果相同的情况下 ,比 In this paper,one approach on still image compression is presented.Modified JPEG based on ANN and fractal theory could adjust Q matrix automatically and compress useless information in still image as more as possible.It has the more compression ratio than standard JPEG on the base of the same video quality.
作者 王慧敏 孙政
出处 《电气传动》 北大核心 2000年第6期58-59,共2页 Electric Drive
关键词 分形 神经元网络 图像压缩编码 JPEG 算法 fractal theory compression code neural network
  • 相关文献

参考文献4

  • 1Penebaker W, Mitchell J.JPEG StillImage Compression Standard.Van Nostrand Reinhold,New York:1992
  • 2Mandelbrot B B.The Fractal Geometry of Nature Freeman,San Francisco
  • 3肯尼斯.法尔可雷著,曾文曲,刘世耀译.分形几何-数学基础及其应用.东北大学出版社,1993
  • 4潘金贵等.C语言程序设计技术.南京大学出版社

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