全息图的小波域BP神经网络压缩实现

摘要：

计算全息图的有效存储和快速传输对于实现真正意义上的动态三维全息显示有着十分重要的意义，然而计算全息图信息量庞大，不利于传输和存储，这就迫切需要对大数据量的全息图进行快速高效的压缩。基于此，提出一种基于小波域BP神经网络的全息图压缩技术，即先用小波变换对全息图进行预处理，通过将小波基与全息图的内积进行加权和来实现全息图的特征提取，然后将提取的特征向量代入神经网络以完成函数逼近、分类，实现全息图的压缩。该方法可获得124.52∶1的压缩比且仍能获得较清晰的再现像，实验结果很好地证明了该方法的可行性和有效性，且算法结构简单，运算速度快，能在较大压缩比下恢复出令人满意的再现像。

关键词：计算全息、图像压缩、小波分析、BP神经网络

分类号：TB877(摄影技术)

资助基金：国家留学基金、教育部国际合作科研项目No.Z2011138；吉林省科技厅自然科学基金项目No.20101523；吉林省科技厅科技支撑计划项目No.20100368；吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目资助。

在线出版日期：2014-11-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1164-1168