基于人工鱼群算法的信号MP稀疏分解在图像压缩中的应用-中国学术期刊网络出版总库

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基于人工鱼群算法的信号MP稀疏分解在图像压缩中的应用

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【英文篇名】	On the Application of MP Sparse Decomposition in Image Compression Based on Artificial Fish Swarm Algorithm
【下载频次】	☆
【作者】	刘昊; 王玲;
【英文作者】	LIU Hao; WANG Ling; College of Science; Xi'an University of Architecture and Technology;
【作者单位】	西安建筑科技大学理学院;
【文献出处】	西安文理学院学报(自然科学版) , Journal of Xi'an University of Arts & Science(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2014年 02期期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	稀疏分解; 人工鱼群算法; 图像压缩;
【英文关键词】	sparse decomposition; artificial fish swarm algorithm; image compression;
【摘要】	信号的MP稀疏分解可以将信号分解为很简洁的近似表达形式,但因分解计算量巨大,难以满足实时性要求.人工鱼群算法具有收敛速度快、鲁棒性强等优点,将人工鱼群算法运用到信号的稀疏分解中,可以快速寻找分解过程中每一步的最佳原子,在此基础上对图像信号进行压缩.实验结果表明该解压图像具有较好的主观图像质量.
【英文摘要】	Signal sparse decomposition based on Matching Pursuit( MP) can decompose data into a compact approximate representation. Yet the enormous computing load of sparse decomposition hinders the real-time requirements. Artificial fish swarm algorithm features quick convergence and intense robustness. Its application in the sparse decomposition of signal is instrumental for speedily locating the best atoms in every decomposing step. What follows is the image signal compression. Experimental results show that quali...
【更新日期】	2014-07-10
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	图像是一种获取和传输信息的重要途径,它具有直观、形象、易懂和信息量大的特点.然而,图像数据量庞大、存储和传输困难的特点却时刻制约着他们的发展,因此对图像压缩进行更加深入的研究具有特别重要的意义.近年兴起的稀疏分解是一种非正交的分解方法[1],该方法将信号在过完备原

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