分形图像压缩技术在神经网络中的实现

• 作者: 丁姗 刘希玉 周晓一
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 分形图像 压缩 神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 页码范围: 55-58
• 分类号: TP391
• 字数: 3400字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2010.11.014

摘要

由于分形图像压缩技术具有解码分辨率无关性、快速编码及高压缩比和低损耗率等特点而被广泛应用,但基于迭代函数系统的分形图像编码方法却存在着计算量大的缺点,采用神经网络对分形图像进行压缩及解压缩目的在于解决压缩时间较长等问题.文中使用神经网络方法以并行方式完成对分形图像的压缩与解压缩.并通过实验,在实验中结合非线性网络和最速下降法实现对分形图像的压缩,在基本保证重建图像质量的前提下,减少了压缩时间,提高了压缩质量,进而说明神经网络技术应用于分形图像压缩中的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘希玉	山东师范大学管理与经济学院	233	2140	21.0	36.0
2	丁姗	山东师范大学信息科学与工程学院	3	12	3.0	3.0
3	周晓一	山东师范大学信息科学与工程学院	2	6	2.0	2.0