原文服务方: 中国石油大学学报(自然科学版)       
摘要:
基本分形压缩分类算法多以单一特征分类且需要庞大的匹配搜索运算.首次将PCNN分割引入分形压缩,提出一种基于不规则区域分割及图像灰度排序分类的分形压缩算法.算法首先对原图像进行不规则区域分割,然后利用所得二值图像的灰度值与原图像的灰度值两个特征对图像块进行联合分类,以缩小搜索匹配的范围,提高压缩速度.实验结果表明,所提算法在保证解码质量的前提下,大幅度减少了编码时间.
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文献信息
篇名 基于不规则区域分割及灰度排序分类的分形压缩算法
来源期刊 中国石油大学学报(自然科学版) 学科
关键词 不规则区域分割 脉冲耦合神经网络(PCNN) 灰度排序 分形压缩
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 信息技术与基础科学
研究方向 页码范围 169-173
页数 5页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-5005.2014.03.028
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 郑秋梅 中国石油大学计算机与通信工程学院 36 258 10.0 14.0
2 赵敏 中国石油大学计算机与通信工程学院 58 268 9.0 13.0
3 王风华 中国石油大学计算机与通信工程学院 9 26 3.0 5.0
4 赵景智 中国石油大学计算机与通信工程学院 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
不规则区域分割
脉冲耦合神经网络(PCNN)
灰度排序
分形压缩
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
中国石油大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-5005
37-1441/TE
大16开
山东省青岛市黄岛区长江西路66号
1959-10-01
中文
出版文献量(篇)
4211
总下载数(次)
0
总被引数(次)
65195
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