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基于感知器的快速彩色图像无损压缩算法

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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.
Fast Lossless Color Image Compressing Method Using Perceptron

贾克斌、徐遄

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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,日本

北京工业大学信号与信息处理研究室,北京,100022

无损压缩 感知器 预测模型 相关性

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

60172045KM0303200001TAO2001

2003

高技术通讯
中国科学技术信息研究所

高技术通讯

CSTPCDCSCD
影响因子：0.19
ISSN：1002-0470
年,卷(期)：2003.13(4)
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