基于神经元网络和分形的JPEG改进算法

• 作者: 孙政 王慧敏
• 来源期刊: 电气传动
• 关键词: 分形 压缩编码 神经元网络
• 年，卷（期）: 2000,（6）
• 所属期刊栏目: 其它
• 页码范围: 58-59
• 页数: 2页
• 字数: 1939字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2095.2000.06.017

摘要

本文结合分形理论和自组织神经元网络来进行静止图像的压缩编码，自适应地调整量化矩阵，最大限度地压缩图象的冗余信息，并结合快速算法，使得压缩过程最优。实验结果表明，在视觉效果相同的情况下，比JPEG标准具有较高的压缩比。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王慧敏		2	0	0.0	0.0
2	孙政		7	7	1.0	2.0