一种新的基于自学习神经网络的静止图像编码方案

• 作者: 李达 黎洪松
• 来源期刊: 北京师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像编码 自组织特征映射 自学习特征映射算法 矢量量化
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 页码范围: 498-500
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2399字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0476-0301.2006.05.015

摘要

为了改善JPEG算法的编码性能,提出了一种新的基于自学习特征映射算法(SLM)的静止图像编码方案,基本思想是:1)先用矢量量化(VQ)对图像进行预测,然后进行DCT编码;2)采用新的SLM算法来改善VQ码书性能.实验表明,与JPEG算法相比,该方案具有更高的压缩比和更好的图像质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黎洪松	北京师范大学信息科学与技术学院	13	187	6.0	13.0
2	李达	北京师范大学信息科学与技术学院	5	100	3.0	5.0