【摘 要】
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该文简要阐述了图象数据压缩的必要性、可行性及其压缩目标和基本途径、分类和评价准则.列举了第一代和第二代图象数据压缩技术的基本结构和工作方式,并对其进行了比较.神经
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该文简要阐述了图象数据压缩的必要性、可行性及其压缩目标和基本途径、分类和评价准则.列举了第一代和第二代图象数据压缩技术的基本结构和工作方式,并对其进行了比较.神经网络图象数据压缩是基于神经网络原理和方法,利用网络模型而进行的图象数据压缩.该文讨论了神经网络方法用于图象数据压缩的可行性及实现方法.实验采用的压缩编码网络模型是Cottrell的三层BP压缩编码网络模型.课题就该模型和各项参数对图象数据压缩的影响进行了试验.探讨了提高神经网络的压缩比和网络通用性的方法.并在实验的基础上,结合人类的视觉特性,提出了一种全新的基于神经网络的混合数据压缩方法.实验结果表明:该方法加快了网络学习的速度,提高了压缩比.
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