基于KPCA的图像压缩方法

• 作者: 李萍 蔡楠
• 来源期刊: 无线电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 核主成分分析 主成分分析 图像压缩 特征提取
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 信号与信息处理
• 页码范围: 1061-1064
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2726字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3106.2018.12.09

摘要

为了解决主成分分析算法在图像压缩中不能有效提取非线性特征问题,采用核主成分分析算法对原输入空间进行非线性变换将其映射到特征空间,在特征空间下使用主成分分析算法提取特征从而达到了对非线性特征的提取.通过累计贡献率选取主成分实现数据压缩的目的.采用峰值信噪比和压缩比分别评定图像压缩质量和压缩程度.仿真结果表明,在相同的累计贡献率下核主成分分析的峰值信噪比和压缩比分别提高了约2倍和1.6倍,并有更好的非线性特征提取能力.通过与传统的JPEG对比,该方法具有更好的性能,从而说明核主成分分析算法适用于图像压缩.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李萍	宁夏大学物理与电子电气工程学院	33	102	6.0	8.0
2	蔡楠	宁夏大学物理与电子电气工程学院	4	8	2.0	2.0