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摘要:
图像压缩技术中,分形图像压缩与解压缩具有较高的压缩率和低损耗率,但基于迭代函数系统的自动分形图像编码方法计算量大,因此限制了其实际应用.人工神经网络具有学习、记忆、识别及推理等特点,为分形图像压缩解压缩提供了一个全新的解决方案.提出使用神经网络方法以并行方式完成分形图像压缩与解压缩的大量计算,模拟结果显示,与基本的自动分形图像编码方法相比,在基本保证重建图像质量的前提下,运算时间和码率均下降,显示出神经网络技术应用于分形图像压缩与解压缩中的可行性及高效性.
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文献信息
篇名 基于神经网络的分形图像压缩与解压缩
来源期刊 河南科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 分形图像 压缩/解压缩 神经网络 并行处理
年,卷(期) 2006,(5) 所属期刊栏目 电工电信、自动化与计算机
研究方向 页码范围 32-34,37
页数 4页 分类号 TP391
字数 2723字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-6871.2006.05.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李明亮 中国地质大学信息工程学院 20 49 3.0 6.0
3 李聚光 19 24 2.0 4.0
4 王祖朝 中国地质大学信息工程学院 8 22 3.0 4.0
7 母景琴 中国地质大学信息工程学院 2 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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2008(2)
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研究主题发展历程
节点文献
分形图像
压缩/解压缩
神经网络
并行处理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
河南科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-6871
41-1362/N
大16开
河南省洛阳市开元大道263号
36-285
1980
chi
出版文献量(篇)
3214
总下载数(次)
7
总被引数(次)
19453
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