基于BP神经网络的机器人图像压缩技术

• 作者: 蔡钟山
• 来源期刊: 机电工程技术
• 学科: 工学
• 关键词: LM算法 BP神经网络 图像压缩 SSIM PSNR
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 智能与自动化
• 页码范围: 101-102,132
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-9492.2020.05.036

摘要

视觉机器人通过网络通信实时将海量的图像视频采集并上传,图像数据容量大,容易造成图像传输不及时或者出错.针对该问题,提出一种基于BP神经网络的视觉机器人图像压缩技术,采用图像客观评价体系中的图像相似度(SSIM)和峰值信噪比(PSNR),用于评价图像质量.经MATLAB仿真表明,基于LM训练算法的BP神经网络能够对图像有效压缩,选用合适的隐含层神经元数目,图像压缩后的图像与原图像的相似度可达到92％,峰值信噪比达到36.3 dB,压缩后图像质量能够保证,具有一定的工程应用价值.

作者信息

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1	蔡钟山		2	0	0.0	0.0