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张本强
作品数:
1
被引量:1
H指数:1
供职机构:
中兴通讯股份有限公司
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发文基金:
重庆市自然科学基金
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相关领域:
电子电信
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合作作者
彭娟
重庆邮电大学通信与信息工程学院...
陈善学
重庆邮电大学通信与信息工程学院...
王佳果
重庆邮电大学通信与信息工程学院...
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作者
1篇
王佳果
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陈善学
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彭娟
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张本强
传媒
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电信科学
年份
1篇
2011
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一种基于改进的SOFM神经网络的图像无损压缩方法
被引量:1
2011年
在介绍矢量量化和自组织特征映射神经网(SOFM)的基础上,针对SOFM算法的特点对其进行了几个方面的改进,提高了SOFM网络的性能。采用改进后的基于SOFM的矢量量化技术对图像进行无损压缩编码,码书设计时间减少了约70%,图像效果、编码质量均有所提高,实验结果表明了本算法的压缩比比传统的差值编码(DPCM)无损压缩最高可提升40%,证明了算法的有效性。
陈善学
王佳果
彭娟
张本强
关键词:
自组织特征映射
矢量量化
码书设计
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