层次属性聚类网络与分形图像压缩

• 作 者: 程乾生 王春梅
• 机 构: 大学数学科学学院,信息科学系
• 出 处: 第九届全国信号处理学术年会
• 发表日期: 1999年期
• 关键词: 层次属性聚类网络 分形块编码 编码速度 图像质量 图像压缩 收敛速度 聚类个数 编码时间 压缩比 类速度 加权值 象素 算法 搜索 实验 匹配 获取 存量

该文利用属性聚类网络收敛速度快以及可以得到各象素点加权值的特点，用于分形图像压缩，不仅降低了所需内存量，并且提高了编码速度和聚类速度。同时提出了层次属于聚类网络，在同样的聚类个数时，搜索匹配次数更少，从而最终大大提高了编码速度。实验结果表明，与其它算法相比，为获取同样的图像质量和压缩比，层次属性聚类网络与分形块编码的结合需要更少的编码时间。