基于子块分类的BP神经网络图像压缩

• 作者: 余志卫 刘洋 唐向宏
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 神经网络 图像压缩 子块分类 视觉特征
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 页码范围: 32-35
• 页数: 4页
• 分类号: TN183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9146.2009.02.009

摘要

该文介绍了BP神经网络用于图像压缩的原理和基本模型,提出了一种基于子块分类的改进BP神经网络图像压缩算法:将图像子块分成背景子块、目标子块和边缘子块,结合各类子块的灰度变化特征、边缘特征以及人眼的视觉分辨特点,对各类子块分别采用不同的隐含层节点数,从而保证重建图像有较好的边缘细节和主观质量.实验结果证明本算法在取得较大的压缩比的同时恢复图像能有较好的质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐向宏	杭州电子科技大学通信工程学院	102	580	12.0	19.0
2	刘洋	杭州电子科技大学通信工程学院	9	44	3.0	6.0
3	余志卫	杭州电子科技大学通信工程学院	4	21	2.0	4.0