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基于模糊神经网络预测器的贝尔模板图像压缩

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摘要

提出一种基于光栅扫描顺序对贝尔模板图像直接压缩的新方法.整个压缩过程分为两个阶段,首先利用模糊神经网络(TFNN)设计非线性预测器,对贝尔模板图像直接进行预测;接着对预测残差进行自适应算术编码,平均无损压缩比达到1.71∶1以上,明显优于目前其它贝尔模板图像压缩方法.

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来源
《太原理工大学学报》 |2008年第6期|585-588|共4页
作者
张旭东; 朱站清; 程永强; 张刚;
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作者单位

山西省警官高等专科学校,公安管理系,山西,太原,030021;

太原理工大学,信息工程学院,山西,太原,030024;

太原理工大学,信息工程学院,山西,太原,030024;

太原理工大学,信息工程学院,山西,太原,030024;

太原理工大学,信息工程学院,山西,太原,030024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
贝尔模板; 模糊神经网络; 自适应算术编码;

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