10.3969/j.issn.1671-7449.2021.04.002
基于改进图像块分类算法的图像压缩方法
本文提出了一种基于BP神经网络和改进的图像块分类算法的有效图像压缩方法.首先采用改进的图像块分类算法将图像块划分为互不重叠的3大类图像块,即平滑块、目标块、边缘块;然后基于BP神经网络对平滑块和目标块选用合适的隐含层单元数量进行压缩,对边缘块则采取不压缩而直接保存到压缩数据的方法,最后,得到上述3类图像块压缩数据集的集合.相比于对3类图像块同时进行压缩,该方法相对传统的图像压缩方法节省了0.469 s、峰值信噪比(PSNR)提高了2.11 dB,并使压缩率提高了5.25%,能够更加有效地经过图像压缩后保持细节信息.
BP神经网络;图像压缩;图像块分类算法
35
TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目;国网山西省电力公司电力科学研究院科学技术资助项目
2021-08-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
281-287