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基于自组织特征映射的图象矢量量化
Sofm-based Image Vector Quantization
【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。
【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.
【关键词】 自组织特征映射(SOFM);
聚类;
码本;
矢量量化(VQ);
图像压缩;
【Key words】 SOFM; vector quantization; code table; clustering; image compression;
【Key words】 SOFM; vector quantization; code table; clustering; image compression;
【基金】 国家自然科学基金资助项目(NO.60272054)
- 【文献出处】 微计算机信息 , 编辑部邮箱 ,2006年13期
- 【分类号】TP391.41
- 【被引频次】4
- 【下载频次】107