基于神经网络的小波变换矢量量化图像压缩 (2002年)

根据神经网络的特性,提出了一种基于小波变换的矢量量化图像数据压缩方法.基本思路是利用小波变换实现图像的多分辨率分解,用矢量量化(VQ)对分解后的图像进行编码,利用神经网络做矢量量化编码器,从而实现通过神经网络的鲁棒性来加强对某些非典型矢量的容错能力.结果表明,该方法提高了整个系统的性能,最终提高了重构图像的质量