阮洋
- 作品数：3 被引量：5H指数：1
- 供职机构：辽宁工程技术大学理学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于改进的SOFM神经网络的矢量量化方法被引量：4
- 2011年
- 基于Kohonen自组织特征映射(SOFM)神经网络的矢量量化图像压缩编码是一种非常高效的方法,但其码字利用不均匀,某些神经元永远无法获胜而产生"死神经元"的问题仍然十分明显。在追求为使各个神经元能以较为均衡的几率获胜,尽量避免"死神经元"过程中,Kohonen SOFM-C很具代表性,它既能保持拓扑不变性映射又能最有效地避免"死神经元",是一种带"良心"的竞争学习方法。本文利用Kohonen SOFM-C码字利用更为均衡的优点,并针对SOFM在胜出神经元的邻域内神经元修改权值方法的不足,提出基于SOFM-C的辅助神经元自组织映射算法,此方法具有开放性,可随时添加入新的有效算法模块以达到更好的效果。并把该矢量量化算法应用于小波变换域,以获得更好的码书。仿真结果表明,该方法优于已有的SOFM方法。
- 马勇阮洋
- 关键词：KOHONENSOFM神经网络矢量量化图像压缩
- 基于矢量量化的嵌入式零树小波改进编码方法被引量：1
- 2012年
- 基于矢量量化的SOFM算法和嵌入式零树小波算法(EZW)如今已经广泛的被使用于图像压缩领域,均被认为是非常有效的压缩编码技术。矢量量化方法压缩比较高,但往往存在分块效应,而EZW算法在高压缩比情况下存在恢复的图像质量较差的问题,提出一种基于矢量量化的嵌入式零树小波方法,它的基本原理是引入差值图像思想,先对原图像做矢量量化,再将原图像与矢量量化的恢复图像求差值图像,差值图像经过小波分解以后会存在大量为0的小波系数,再利用EZW编码,帮助提高重建图像质量。实验表明,相对于EZW和JPEG2000算法,本文算法的压缩比和编码质量均有显著提高。
- 马勇阮洋
- 关键词：图像压缩矢量量化KOHONEN神经网络EZW
- 基于矢量量化的零树小波图像压缩方法
- 针对矢量量化方法往往存在的分块效应和EZW算法在高压缩比情况恢复的图像质量较差的问题,是否能加入某种模块而将矢量量化、EZW联系起来,寻找出一种低比特率高信噪比的压缩算法值得研究。本文首先基于SOFM-C算法引入辅助神经...
- 阮洋
- 关键词：矢量量化KOHONEN神经网络EZW算法
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