基于卷积神经网络的分形图像编码研究

作     者：许才顼 贺杰 庞家豪 XU Cai-xu;HE Jie;PANG Jia-hao

作者机构：梧州学院广西机器视觉与智能控制重点实验室广西梧州543002 湖南大学信息科学与工程学院湖南长沙410082 澳门科技大学创新工程学院中国澳门999078 

基　　金：国家自然科学基金地区基金(61961036,62162054) 广西高校中青年教师基础能力提升项目(2021KY0673) 广西自然科学基金项目(2020JJA170007) 梧州学院校级青年基金项目(2020C001) 

出 版 物：《计算机仿真》 (Computer Simulation)

年 卷 期：2024年第41卷第8期

页      码：210-214页

摘      要：为了解决图像压缩时间较长的问题,提出了一种基于卷积神经网络的分形图像编码方法。方法将分形图像编码中的Range块和Domain块进行相似度分类,通过采用卷积神经网络来设计新的图像块分类方法,实现编码过程中的并行化图像块分类,编码时每个类在各自类别中进行搜索,减少一些不必要的匹配过程,以此达到减少图像块匹配的计算量,减少图像压缩的时间。实验结果表明,上述方法的图像还原质量更高,且图像压缩编码时间较短,说明其具有较高的应用价值。

主 题 词：分形图像压缩 卷积神经网络 图像块匹配 相似度分类 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1006-9348.2024.08.036

馆 藏 号：203140238...