基于神经网络的图像KL变换方法的改进

摘要：

KL变换作为最优变换在图像压缩中很有应用潜力.传统的基于神经网络的图像KL变换方法存在一些不足.本文提出了一种基于神经网络的图像KL变换的改进方法.该方法的特点是:通过对图像进行行列两次分割得到两组学习样本,分别对两个神经网络进行训练,用训练好的两个网络对原图像进行二次KL变换.对新方法进行仿真,结果表明所提的方法图像压缩效果较好,有效的消除了变换对于分割方向性的依赖.

关键词：图像压缩、神经网络、KL变换

所属期刊栏目：26

分类号：TN919.8

资助基金：国家自然科学基金60275041,59905011

在线出版日期：2005-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：26-28