基于神经网络的主分量分析及其在图像压缩中的应用研究

• 作者: 时文 王虹
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 主分量 图像压缩
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 页码范围: 425-428
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2899字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.2095-3844.2005.03.027

摘要

阐述了主分量分析的严格数学定义、特性以及应用领域,探讨了采用Hebb学习规则的单个神经元提取输入模式的最大主分量的方法,将单个主分量神经元模型扩展为主分量分析网络对输入模式的所有主分量进行提取,最后将主分量提取网络算法用于图像压缩,并通过对黑白图像进行压缩的对比仿真实验证明在同样的压缩比下,通过主分量分析网络算法压缩的图像质量优于采用DCT变换方法压缩的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王虹	武汉理工大学信息工程学院	49	274	10.0	13.0
2	时文	武汉理工大学信息工程学院	2	20	2.0	2.0