【摘 要】
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本文提出了一种基于BP神经网络和改进的图像块分类算法的有效图像压缩方法.首先采用改进的图像块分类算法将图像块划分为互不重叠的3大类图像块,即平滑块、目标块、边缘块;然后基于BP神经网络对平滑块和目标块选用合适的隐含层单元数量进行压缩,对边缘块则采取不压缩而直接保存到压缩数据的方法,最后,得到上述3类图像块压缩数据集的集合.相比于对3类图像块同时进行压缩,该方法相对传统的图像压缩方法节省了0.469
【机 构】
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国网山西省电力公司电力科学研究院,重庆大学电气工程学院,国网山西省电力公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51603194),国网山西省电力公司电力科学研究院科学技术资助项目(SGSXDKO0SPJS1900167)。
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本文提出了一种基于BP神经网络和改进的图像块分类算法的有效图像压缩方法.首先采用改进的图像块分类算法将图像块划分为互不重叠的3大类图像块,即平滑块、目标块、边缘块;然后基于BP神经网络对平滑块和目标块选用合适的隐含层单元数量进行压缩,对边缘块则采取不压缩而直接保存到压缩数据的方法,最后,得到上述3类图像块压缩数据集的集合.相比于对3类图像块同时进行压缩,该方法相对传统的图像压缩方法节省了0.469 s、峰值信噪比(PSNR)提高了2.11 dB,并使压缩率提高了5.25%,能够更加有效地经过图像压缩
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