基于小波變換和人工神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像壓縮方法研究.pdf

1、圖像壓縮是指在保證圖像質(zhì)量的前提下，設法用更少的數(shù)據(jù)來表示圖像內(nèi)容，從而減少存儲圖像所需的容量，減少傳輸圖像所需的帶寬和時間，最終提高數(shù)字圖像應用的效率和效果。小波變換應用于圖像壓縮的基本思想是：把圖像進行多分辨率分解，分解成不同空間、不同頻率的子圖像，然后再對子圖像系數(shù)進行編碼。系數(shù)編碼是小波變換應用于圖像壓縮的核心，壓縮的實質(zhì)是對系數(shù)的量化壓縮。但是基于小波變換的圖像壓縮存在著“高壓縮比”與“高保真”不能協(xié)調(diào)統(tǒng)一的矛盾。BP神經(jīng)網(wǎng)絡

2、是目前最為常見的一種神經(jīng)網(wǎng)絡模型，它可以直接提供數(shù)據(jù)壓縮能力。利用多層前饋網(wǎng)絡的模式變換能力實現(xiàn)數(shù)據(jù)變換(編碼)的基本思想是：把一組輸入模式通過少量的隱含層單元映射到一組輸出模式，并使輸出模式盡可能等于輸入模式。當隱含層的單元數(shù)比輸入模式數(shù)少時，就意味著隱含層能更有效地表現(xiàn)輸入模式，并把這種表現(xiàn)傳送到輸出層。在這個過程中，輸入層和中間層的變換可以看成壓縮編碼的過程；而中間層和輸出層的變換可以看成解碼過程。但是基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像壓縮也

3、有收斂速度慢和容易陷入局部極值的缺點。
　　 本文研究了基于這兩種理論的圖像壓縮方法。本文首先介紹了圖像壓縮的基本知識，經(jīng)典編碼理論，圖像編碼的分類和圖像壓縮的評價標準，并且對壓縮編碼理論的發(fā)展與現(xiàn)狀作了全面的分析；然后詳細描述了小波變換理論的基本原理和多分辨率分析以及小波變換在圖像壓縮中的應用；隨后詳細闡述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理和發(fā)展史，對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)絡結構，工作原理進行了分析，并且針對BP網(wǎng)絡的缺點，提出了改進措施；

4、使用單純?nèi)龑覤P網(wǎng)絡實現(xiàn)了三種不同壓縮比的圖像壓縮；基于小波變換理論和BP神經(jīng)網(wǎng)絡理論各自的特點，建立了兩種基于小波變換和BP神經(jīng)網(wǎng)絡輔助式結合模式用于圖像壓縮的方法；最后對BP神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法的優(yōu)缺點進行了分析，并把神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法結合起來，充分利用兩者的優(yōu)點，使新算法既有神經(jīng)網(wǎng)絡的學習能力和魯棒性，又有遺傳算法的全局隨機搜索能力，最后利用基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行圖像壓縮和小波域的圖像壓縮。BP-GA壓縮方案中BP神經(jīng)網(wǎng)絡采