首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

使用进化策略的图像矢量量化
引用本文:张高,余松煜,王进.使用进化策略的图像矢量量化[J].上海交通大学学报,2001,35(2):205-208.
作者姓名:张高  余松煜  王进
作者单位:上海交通大学图像通信与信息处理研究所,
摘    要:在分析自组织特征映射(SOFM)算法的基础上,把进化策略引入到矢量量化设计中,在将SOFM算法作为基本聚类算法的前提下,基于等误差原则,利用最大最小原则改变各区域聚类点,使各子区域的误差趋于相等。使用进化策略在子区域误差大的聚类点附近产生新的聚类点,从而调整各个区域的子误差,进一步改善总期望误差。实验证明该方法可克服基本聚类算法落入局部最化的局限。在对Lena图像进行量化的过程中,改善了码书矢量,提高了码书矢量,提高了量化后图像的质量。

关 键 词:矢量量化  自组织特征映射  进化策略  神经网络  图像矢量
文章编号:1006-2467(2001)02-0205-04
修稿时间:2000年4月10日

Design of Image Vector Quantization Using Evolutionary Strategy
ZHANG Gao,YU Song-yu,WANG Jin.Design of Image Vector Quantization Using Evolutionary Strategy[J].Journal of Shanghai Jiaotong University,2001,35(2):205-208.
Authors:ZHANG Gao  YU Song-yu  WANG Jin
Abstract:This paper analyzed self organizing feature map (SOFM) algotithm. Based on it, the evolutionary strategy into vector quantization was introduced. After SOFM algorithm is used to decrease the expected distortion, the evolutionary strategy is utilized to modulate the subdistortion of each region in order to improve the expected distortion. The experimental results show that the algorithm can well modulate the subdistortion of each region by overcoming the local optimality.
Keywords:vector quantization  self  organizing feature map  evolutionary strategy  neural network
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号