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基于自组织特征映射的图象矢量量化
引用本文:刘广林,王汝霖,宫铭举,李国新,牟彧清.基于自组织特征映射的图象矢量量化[J].微计算机信息,2006,22(13):208-209.
作者姓名:刘广林  王汝霖  宫铭举  李国新  牟彧清
作者单位:266071,青岛,中国海洋大学信息学院电子系
摘    要:本文就基于自组织特征映射的图象矢量量化编码做了初步的探讨,得出一些结论。在矢量量化中,码本性能的好坏对重建的图像有直接的影响。我们利用自组织特征映射(SOFM)网络进行聚类,实现了图像矢量码本的生成,然后再根据矢量量化(VQ)编码原理将图像重建。该方法可以达到较高的压缩比,实现了图像压缩。并且,就不同条件下的图像作了对比。

关 键 词:自组织特征映射(SOFM)  聚类  码本  矢量量化(VQ)  图像压缩
文章编号:1008-0570(2006)05-1-0208-02
修稿时间:2005年9月11日

Sofm-based Image Vector Quantization
Liu Guanglin,Wang Rulin,Gong Mingju,Li Guoxin,Mu Yuqing.Sofm-based Image Vector Quantization[J].Control & Automation,2006,22(13):208-209.
Authors:Liu Guanglin  Wang Rulin  Gong Mingju  Li Guoxin  Mu Yuqing
Abstract:In this paper, SOFM- based image vector quantization is done some research , and we make some conclusions. During the vector quantization ,the performance of code table is vital to the reconstructed image. Here SOFM is adopted for clustering in order to make a good code table ,and then images are reconstructed. We can get more high compression ratio by this method and draw a comparisons between different images.
Keywords:SOFM  vector quantization  code table  clustering  image compression
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