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神经网络在图像压缩技术中的应用
被引量:
3
1
作者
刘春阳
粱德群
+1 位作者
宋焕生
吴更石
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
1997年第3期67-80,共14页
综述了神经网络作为图象压缩信号处理工具的方法。由于神经网络的大规模并行及其分布结构,使之成为解决数据压缩的有力工具;网络的特征与人类视觉系统的特征相类似,这就使我们更容易处理视觉信息。例如,多层感知可作为差分脉冲编码...
综述了神经网络作为图象压缩信号处理工具的方法。由于神经网络的大规模并行及其分布结构,使之成为解决数据压缩的有力工具;网络的特征与人类视觉系统的特征相类似,这就使我们更容易处理视觉信息。例如,多层感知可作为差分脉冲编码调制的非线性预测器,已证明这种预测器较线性预测器可改进预测效果。另一活跃的研究领域是用Hebbian学习规则获取主分量,主分量是理想的线性KL变换的基向量。这些学习算法的计算更优越于传统特征分解技术并适应于输入信号的变化.还有另一种模型为SOFM(theSelf-OrganizingFeafureMap)已在向量量化码本设计中有许多成功的应用。结果码本与标准LBG算法相比对初始条件的依赖程度较低,且码字的拓扑序可用来进一步提高编码的效率并减低计算的复杂性。
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关键词
神经网络
图像压缩
自组织特征映射
图象处理
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职称材料
题名
神经网络在图像压缩技术中的应用
被引量:
3
1
作者
刘春阳
粱德群
宋焕生
吴更石
机构
西安交通大学电信学院
出处
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
1997年第3期67-80,共14页
文摘
综述了神经网络作为图象压缩信号处理工具的方法。由于神经网络的大规模并行及其分布结构,使之成为解决数据压缩的有力工具;网络的特征与人类视觉系统的特征相类似,这就使我们更容易处理视觉信息。例如,多层感知可作为差分脉冲编码调制的非线性预测器,已证明这种预测器较线性预测器可改进预测效果。另一活跃的研究领域是用Hebbian学习规则获取主分量,主分量是理想的线性KL变换的基向量。这些学习算法的计算更优越于传统特征分解技术并适应于输入信号的变化.还有另一种模型为SOFM(theSelf-OrganizingFeafureMap)已在向量量化码本设计中有许多成功的应用。结果码本与标准LBG算法相比对初始条件的依赖程度较低,且码字的拓扑序可用来进一步提高编码的效率并减低计算的复杂性。
关键词
神经网络
图像压缩
自组织特征映射
图象处理
分类号
TN919.8 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
神经网络在图像压缩技术中的应用
刘春阳
粱德群
宋焕生
吴更石
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
1997
3
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