【摘 要】
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针对彩色图像像素和颜色分量之间存在的相关性,将神经网络中的感知器技术引入彩色图像的无损压缩算法中,提出了一种新的预测模型.应用感知器的自学习和自适应能力,对预测值进
【机 构】
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日本政府现代通信机构早稻田大学研究中心东京169—0051,北京工业大学信号与信息处理研究室北京100022
【基金项目】
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国家自然科学基金，教育部高校骨干教师资助计划，日本现代通信机构资助项目
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针对彩色图像像素和颜色分量之间存在的相关性,将神经网络中的感知器技术引入彩色图像的无损压缩算法中,提出了一种新的预测模型.应用感知器的自学习和自适应能力,对预测值进行自适应调整,使算法在运行过程中具有很小的预测残差并具有较小的动态范围.同时应用颜色空间变换来减小颜色分量间的相关性.相对于新的国际标准JPEG-LS,这种预测模型具有较低的计算复杂性.对比实验结果说明,这种算法的性能明显优于传统算法,在压缩比损失很小的前提下,其执行速度高于JPEG-LS.
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