| 图像边缘保持矢量量化及神经网络的实现 |
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| 引用本文： | 李志能.图像边缘保持矢量量化及神经网络的实现[J].浙江大学学报(自然科学版 ),1999,33(1):68-73. |
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| 作者姓名： | 李志能 |
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| 作者单位： | 浙江大学信电系 |
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| 摘 要： | 矢量量化作为一种有效的图像数据压缩技术，越来越受到人们的重视，但研究表明：上前矢量量化技术存在的主要问题之一是图像边缘失真严重。本文了一种神经网络的图像边缘保持持矢量量化方法，它以Ｋｏｈｏｎｅｎ的自组织特征映射算法（ＳＯＦＭ）为基础，根据人的视觉系统对图像边缘的敏感性，在图像编码前，先对整幅图像的边缘提取，再将每一图像子块的边缘特性用一”活跃因子“表示。在矢量量化过程中，根据不同训练矢量的活跃因子
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| 关 键 词： | 图像编码 边缘保持 矢量量化 神经网络 SOFM |
Edge preserving vector quantization using neural network |
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| YE Xu jun,LI Zhi neng.Edge preserving vector quantization using neural network[J].Journal of Zhejiang University(Engineering Science),1999,33(1):68-73. |
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| Authors: | YE Xu jun LI Zhi neng |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | image coding edge preserving vector quantization self organizing neural network |
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