基于稀疏性与同步性的数字文献图像压缩

提出基于稀疏性与同步性的数字文献图像压缩方法。基于动物视觉系统的稀疏性,提取图像基函数。针对响应系数,利用同步性对基函数进行筛选,完成对数字文献图像的压缩。实验结果表明,该方法具有较高压缩比,能通过少量样本实现对其他数字文献图像的压缩,且压缩效果理想。

基于生物视觉机理的数字文献图像去噪

针对数字文献图像去噪问题,提出一种基于生物视觉机理的图像去噪算法。模拟初级视皮层简单细胞感受野的响应特性,通过提取数字文献图像的特征,获得数字文献图像的基函数。由动物视觉感知系统的稀疏性,计算神经元对含噪声图像的响应,结合稀疏编码收缩法对响应系数进行收缩,通过响应强烈的神经元重构图像。实验结果表明,与传统的去噪方法相比,该算法能更好地去除数字图像中的高斯噪声,并保留图像细节信息。