10.3404/j.issn.1672-7649.2022.08.035
基于蚁群算法和神经网络的船舶图像压缩方法
本文基于蚁群算法和神经网络提出一种新的船舶图像压缩方法.分析图像的小波变化率,通过分割法在原始图像上构建搜索空间,采用全局搜索进行数据匹配,从而降低匹配的平均值,提高对数据进行分形和编码时的平均速度,采集船舶图像数据在不同方向的纹理信息,通过分形预测实现信息压缩.实验结果表明,基于蚁群算法和神经网络的船舶图像压缩方法与传统方法相比,消耗的压缩时间更短,压缩比更高,综合能力更强,更适合于实际工作中.
蚁群算法、神经网络、船舶图像、图像压缩、压缩方法
44
TP391(计算技术、计算机技术)
2022-06-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
165-168