一种基于粗糙集分类的图像压缩方法

• 作者: 刘燕 张学庆 杨绍国
• 来源期刊: 物探化探计算技术
• 学科: 工学
• 关键词: 图像压缩 粗糙集 矢量量化 SOFM神经网络
• 年，卷（期）: 2002,（2）
• 所属期刊栏目: 图象处理
• 页码范围: 174-177
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 3365字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1749.2002.02.016

摘要

作者在文中提出了一种基于粗糙集分类的智能图像压缩方法,图像子块经过DCT变换、特征属性提取后,再利用粗糙集将DCT域图像子块分为平坦块和边缘块两类,并针对不同的子块类别分别应用不同的SOFM神经网络进行矢量量化,最终实现对图像的有效压缩.实验结果表明,该方法压缩比高,信噪比高,信道误码率低,解码速度快,图像恢复效果好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨绍国	成都理工大学信息工程学院	20	384	9.0	19.0
2	刘燕	成都理工大学信息工程学院	18	76	6.0	8.0
3	张学庆	成都理工大学信息工程学院	5	31	4.0	5.0