【摘 要】
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本文阐述了当前图像压缩技术的各种方法,说明了神经网络应用于图像数据压缩的优越性和可能性,分析了基于BP网络图像压缩的原理。为提高BP算法的训练速度、图像重建质量及压缩
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本文阐述了当前图像压缩技术的各种方法,说明了神经网络应用于图像数据压缩的优越性和可能性,分析了基于BP网络图像压缩的原理。为提高BP算法的训练速度、图像重建质量及压缩比,本文提出了两种改进的BP算法:1、用微粒群算法(PSO)优化BP网络。首先针对标准微粒群算法存在的缺点,对其进行了改进。经验证,改进PSO算法的收敛率和收敛速度都有提高。然后结合PSO和BP算法的优点,将BP网络的训练过程分为两个阶段。试验表明,经该方法训练的网络收敛速度和收敛精度大大提高,图像的压缩比和重建质量明显提高。2、改进局部学习自适应算法——SA算法。介绍了各种全局学习速率自适应和局部学习速率自适应算法,以及它们的优缺点。对SA算法提出了改进,曲线拟合试验表明,改进SA算法的收敛精度和收敛速度提高,稳定性增强。通过图像压缩仿真试验知,图像的重建质量和压缩比明显提高。
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