一种基于BP神经网络的EZW图像压缩方法

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神经网络图像压缩

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图片压缩在很多领域的应用都是很重要的，特别是连续传输、图片浏览、多媒体应用和多元的比特率可兼容的转码。现今的网络宽带大多是用于图片和视频的传输。最近手持式和便携式的装置多媒体的应用也限制了可用的无线宽带。尽管有新的连接标准，宽带还是有限的。在压缩率方面，基于图像压
．
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式变得越来越关键。
系统介绍利用小波变换的图像压缩，这些文件提交ＪＥ２０ＰＧ００的编码静止图像的系统架构压缩。为提高图像压缩效率，各种人工神经网络在过去的工程被建议。笔者阐述了Ｂ神经网络的图像压缩和神经Ｐ
网络模型，基于小波变换的图像压缩提供的画面质
李观发。李佳林ｚ
ＬＧｕｎａｉｉｌｉａｆＬａｉＪｎ
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（．】江西理工大学信息工程学院，江西赣州３１０；．４００２赣南师范学院科技学院，江西赣州３１０）４００
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Βιβλιοθήκη Baidu
ｍａｙｉａｅｐｒｃｓｉｇ，ｍａｅｃｍｐｅｓｏｐｉａｉｎ，ｄａｉｇｗｉｈｎｉｅｏｒｉｏｎｍｇｏｅｓｎｉｇｏｒｓｉｎａｐｌｃｔｏｓｅｌｔｏｓｎｃｍｐｌｔｍａｔｔｅｓｍｅｎｅｅｉｇｅｄａａｈａ
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图像压缩方
摘
要：为了在有限的宽带下获得更高的传送速率，图片数据在传送之前必须进行压缩。同现有的小波
法
传输方式相比，嵌入式零树小波编码利用小波多分辨率特性传输。人造神经网络已经应用于许多图像处理问
题中，图片压缩应用方面，在处理噪音或不完整的图像数据时，传统方式而言显示出了它的优越性。对关键词：带；缩；Ｚ；ＰＧ２０；输宽压ＥＷＪＥ００传中图分类号：Ｐ９Ｔ３１文献标识码：Ａ文章编号：６１４９一０２１０１．３１７．７２（１）—０３０２
缩技术的小波浪比如说ＪＥ２０，ＰＧ００就比传统的方式能够提供更高的压缩率。ｈｐｒ在他的文章中提出Ｓａｉｏ了用于图像处理的嵌入式零树小波编码。嵌入式零树小波编码，使用小波系数进行编码。在子带编码系
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量大幅改善，且有更高的压缩比率。基于神经网络的最优化设计，如今已作为图片处理的一种新方式。这种结合系统采用了一种模糊神经系统，而这种模糊神经系统可以通过获得较高的压缩率，恰到好处地调整输入和输出值，增加健壮性、稳定性和网络的运行速度。除了ＦＮ，Ｎ小波传输
０引言
统，一个给定的图像系数提取。ＪＥ２０编码从ＰＧ００的
数字图像在工业、科技和计算机应用方面都产生了重要的影响。未经压缩的数码图片需要大容量的存储器和较高的宽带流量。以，所随着数据和多媒体网络应用集中性趋势的增强，有效的图片压缩方