| 基于自组织特征映射的图象矢量量化 |
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| 引用本文： | 刘广林,王汝霖,宫铭举,李国新,牟彧清. 基于自组织特征映射的图象矢量量化[J]. 微计算机信息, 2006, 22(13): 208-209 |
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| 作者姓名： | 刘广林 王汝霖 宫铭举 李国新 牟彧清 |
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| 作者单位： | 266071,青岛,中国海洋大学信息学院电子系 |
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| 摘 要： | 本文就基于自组织特征映射的图象矢量量化编码做了初步的探讨,得出一些结论。在矢量量化中,码本性能的好坏对重建的图像有直接的影响。我们利用自组织特征映射(SOFM)网络进行聚类,实现了图像矢量码本的生成,然后再根据矢量量化(VQ)编码原理将图像重建。该方法可以达到较高的压缩比,实现了图像压缩。并且,就不同条件下的图像作了对比。
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| 关 键 词： | 自组织特征映射(SOFM) 聚类 码本 矢量量化(VQ) 图像压缩 |
| 文章编号： | 1008-0570(2006)05-1-0208-02 |
| 修稿时间： | 2005-09-11 |
Sofm-based Image Vector Quantization |
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| Liu Guanglin,Wang Rulin,Gong Mingju,Li Guoxin,Mu Yuqing. Sofm-based Image Vector Quantization[J]. Control & Automation, 2006, 22(13): 208-209 |
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| Authors: | Liu Guanglin Wang Rulin Gong Mingju Li Guoxin Mu Yuqing |
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| Abstract: | In this paper, SOFM- based image vector quantization is done some research , and we make some conclusions. During the vector quantization ,the performance of code table is vital to the reconstructed image. Here SOFM is adopted for clustering in order to make a good code table ,and then images are reconstructed. We can get more high compression ratio by this method and draw a comparisons between different images. |
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| Keywords: | SOFM vector quantization code table clustering image compression |
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