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采用小波与神经网络的高效图像数据压缩方案
引用本文:杨国为,涂序彦.采用小波与神经网络的高效图像数据压缩方案[J].光电工程,2004,31(1):65-68.
作者姓名:杨国为  涂序彦
作者单位:青岛大学,山东,青岛,266071;北京科技大学计算机与系统科学研究所,北京,100083;北京科技大学计算机与系统科学研究所,北京,100083
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60075012),山东省自然科学基金资助项目(Y2002G16)
摘    要:通过构造特别的映射、整函数和BP神经网络,获得一套基于神经网络的无损数据压缩方案。由于该方案能压缩已被小波编码压缩过的数据,因此将其嵌套入一好的小波编码系统就可以获得一种基于小波与神经网络的高效图像数据压缩方案。实验证明,该高效方案对于Lenna图像的压缩比为43∶1, 并且恢复的图像有较好的视觉效果。

关 键 词:数据压缩  图像压缩  小波分析  神经网络
文章编号:1003-501X(2004)01-0065-04
收稿时间:2003/3/14
修稿时间:2003年3月14日

A high efficiency image data compression scheme based on wavelet and neural network
YANG Guo-wei,TU Xu-yan.A high efficiency image data compression scheme based on wavelet and neural network[J].Opto-Electronic Engineering,2004,31(1):65-68.
Authors:YANG Guo-wei    TU Xu-yan
Affiliation:YANG Guo-wei1,2,TU Xu-yan2
Abstract:A lossless data compression scheme based on neural network is obtained through the structure specific mapping, integral function and BP neural network. Since the scheme can compress the data that already have been compressed by wavelet coding, a high efficiency image data compression scheme based on wavelet and neural network is obtained through embedding a good wavelet coding system. Experiments have proved that the compression ratio of the scheme for Lenna image is 43 to 1 and the restored image has a better visual effect.
Keywords:Data compression  Image compression  Wavelet analysis  Neural networks  
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