混合神经网络矢量量化的设计与实现

本文设计了一种混合神经网络矢量量化编码方法,利用Kohonen网络的自组织聚类功能设计矢量量化器码书,实现矢量量化,用三层BP网络完成码字的信道符号编码.该神经网络矢量量化编码器能够并行处理输入矢量,速度快,效率高,适用于语音和图像数据压缩.     

一种新的基于Kohonen网络的图像矢量量化

矢量量化是一种重要的数据压缩方法.本文利用Kohonen自组织映射神经网络进行矢量量化,首次较为详细地讨论了具体实现的步骤与细节,并在此基础上为改善边缘质量,提出一种基于Laplas算子检测边缘弓引导神经网络训练的方法,并通过实验证明其效果是明显的.     

卫星图像的格矢量量化编码压缩方法研究

卫星图像是一个种高熵值图像,本文针对卫星图像研究了格矢量量化编码压缩方法,分析了格矢量量化特性,并列举了几种格。实验结果表明,格矢量量化编码压缩方法失真小,计算量少,比较适用于卫星图像编码压缩。     

声纳图像伪彩色处理的调色板连续色编码方法

伪彩色处理是声纳图像增强和显示的一种常用方法。调色板的编码技术是声纳图像伪彩色显示的关键。当前，声纳图像伪彩色处理工程中采用的调色板编码方式大都是依据经验或者采用简单的线性生成的方式。分别给出了在RGB颜色空间和HSV颜色空间实现的两种连续色编码方法。试验结果表明，给出的方法简单易行，具有很好的实用性。     

矢量量化中Voronoi区域的有效确定

分析Ｇｅｒｓｈｏ提出的关于降低矢量量化中编码的计算复杂度两个算法,指出其适用的范围和不足,并进一步提出有效确定Ｖｏｒｏｎｏｉ区域的快速算法     

矢量量化在SAR原始数据压缩中的应用

分析了SAR原始数据的特性 ,从而提出了采用矢量量化对SAR原始数据进行压缩的方法。介绍了矢量量化的特点、矢量量化的基本原理、实现方法以及算法的数据流程 ;通过实验结果说明 ,采用矢量量化对SAR原始数据进行压缩 ,可以取得很好的效果 ,同时对SAR原始图像不会带来太大的损失。将矢量量化的方法用于星载或机载SAR上 ,对采集的SAR原始数据进行压缩 ,可以大大减少星载或贡载SAR设备的存储空间 ,从而提高设备的利用率。     

一种快速模拟退火矢量量化图像编码算法

模拟退火是解决全局优化问题的随机搜索技术,它在工程领域有着广泛应用。将模拟退火技术与LBG算法有机结合,通过对LBG算法中的空胞腔码书进行适当处理,并设置适当参数使LBG与模拟退火交替进行,提出了一种快速模拟退火矢量量化图像编码算法,以降低计算量和进一步提高码书性能。实验结果表明,算法具有对初始码书选取依赖性小、不容易陷入局部极小、收敛速度快等优点。与随机竞争学习矢量量化及进化模拟退火矢量量化算法相比,峰值信噪比改善超过0.6dB。     

图像矢量量化的等误差自组织特征映射算法

提出了一种使各区域子误差相等的矢量量化算法,算法利用小波变换后各子带间的相关性,合理构造矢量。采用最优矢量量化器设计原则,使用改进的自组织特征映射算法生成码书。学习过程中,通过调整各子区域的误差,使之趋于相等,改善总的期望误差,获得更接近全局最优的码书。实验表明,这种算法获得的码本优于其它几种算法。     

基于混合学习矢量量化算法的遥感影像分类

在分析了Kohonen自组织特征映射网络(SOFM)和学习矢量量化(LVQ)算法的基础上,提出一种基于改进的SOFM算法和LVQ2算法的混合学习矢量量化(HLVQ)方法,并建立了基于HLVQ的遥感影像非监督和监督分类的一般模型。通过与传统的统计分类方法和LVQ2网络分类器比较,HLVQ分类器总的分类性能更好、识别率更高。     

SAR原始数据压缩的快速矢量量化器

回顾了矢量量化的各种快速算法,指出其在应用到SAR原始数据压缩中的局限性。为了将矢量量化应用到SAR原始数据实时压缩,提出一种基于查表的矢量量化器的设计方案,其中整合了其他的矢量量化算法。最后用各种快速算法以及BAQ算法进行了对实际数据压缩的实验比较,证明本算法在不降低量化速度的基础上,提高了原始数据量化信噪比。     

A Novel Coding Method Based on Fuzzy Vector Quantization for Noised Image

1. INTRoDUCTIONAs we all know the image compressing coding is under such an assumption that the data being processed hasnot been polluted by noise. However, images poisoned by white Gaussian noise are met in applications. Thewavelet transform (WT) can analyse the signal with multiresolution and decompose it to differellt scales andfrequencies. So if the high frequency subbands of its decomposition can be restrained, the noise will be removedremarkably. The vector quaniization (VQ) techn…     

基于BP神经网络的颜色模糊量化方法

将BP神经网络用于颜色量化过程,提出了符合人眼颜色视觉特性的颜色模糊量化方法。对RGB颜色空间向量进行空间变换,提取得到颜色特征向量。对特征向量标准化处理后,作为BP神经网络的输入向量。将训练样本的期望类别输出做模糊化预处理,用模糊化后的隶属度值作为样本的目标期望输出。利用样本集对改进的BP神经网络进行训练.基于最大隶属原则对神经网络输入特征向量进行分类和量化。使用训练后的BP神经网络进行颜色量化的仿真实验,验证了所提出方法的有效性。     

以熵序列收敛作算法停止判据的码书训练算法

以LBG算法为代表的传统码书训练算法基本上都用量化失真序列收敛作算法停止条件。提出了一种简单、快速的新算法。该算法的基本思想为 ,不必计算量化失真 ,直接用区域序列对应的熵序列收敛作停止条件。与经典的LBG算法相比 ,该算法结构更简单、速度更快、更容易理解。我们用典型的测试图像Lena、Barbara作实验 ,实验结果表明 ,该算法的PSNR与著名的LBG算法相差小于 0 1dB ,但它的运行速度比LBG快两倍以上。     

基于改进矢量量化的SAR图像压缩算法

由于SAR图像像素之间相关性比较弱,考虑到矢量量化在信源弱相关的条件下,也能取得比较好的压缩效果,将矢量量化用于SAR图像压缩中。同时,针对SAR图像纹理丰富,容易受到斑点噪声影响的特点,改进算法将区域整体图像信息从量化空间中分离出来,而且删除了每次聚类后含有最少矢量的胞腔。该算法有效的减少了量化空间大小,使生成码字分布更加合理。实验结果表明,矢量量化对于SAR图像压缩是有效的,并且,改进算法提高了图像整体压缩效果,较好的保留了点线面目标,同时在斑点噪声抑制方面做出了有益的工作。     

分块三级及矢量量化图像编码

本文提出了一种新的称为分块三级及矢量量化图像压缩编码方法。该方法是以分块截断编码技术和矢量量化技术为基础的编码方法。对两幅512×512×8静态测试图像进行的计算机模拟实验表明:平均编码率低于0.91比特/像素,即图像数据压缩比大于8.8倍,而信噪比不低于37dB,复原图像的主观质量较好。