基于脊波和神经网络的大压缩比遥感图像压缩

• 作者: 杨淑媛 焦李成 王敏
• 来源期刊: 红外与毫米波学报
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感图像压缩 脊波 神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 页码范围: 297-301
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.56
• 字数: 4047字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-9014.2007.04.013

摘要

为了实现大压缩比的遥感图像压缩,利用神经网络的自组织、并行计算和分布式存储的能力,提出一种基于神经网络的压缩方法.在传统单隐层前向神经网络的基础上,该网络使用一种新的能有效处理直线型和曲线型奇异性的多尺度几何分析工具-脊波,作为隐层神经元的激活函数.它不仅具有神经网络压缩的优点;并且由于脊波良好的时、频和方向局域化特性,能够对遥感图像的边缘和轮廓实现更加有效的表示.仿真结果表明:该方法不仅能实现较高的压缩比,而且具有重建图像质量好、学习快速和鲁棒性强等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	焦李成	西安电子科技大学智能信息处理研究所	514	14586	52.0	103.0
2	杨淑媛	西安电子科技大学智能信息处理研究所	20	1059	9.0	20.0
3	王敏	西安电子科技大学智能信息处理研究所	24	215	8.0	14.0