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使用神经网络的分形图像压缩的图像压缩回顾-研究论文
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2021-06-10
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一般来说,分形图像压缩是图像压缩中的一个新过程。 它是一种基于块的图像压缩技术,它检测和解码图像中不同区域之间的现有相似性。 FIC的主要缺点是编码时间比较长,解码时间很短。 使用神经网络等人工智能技术,通过称为“反向传播”神经网络算法的算法减少 MRI 图像的搜索空间和编码时间。 最初,MRI 图像被划分为固定大小的范围和域。 为每个范围块选择最佳匹配域,并产生其范围索引和最佳匹配域索引,作为专家系统的输入,结果减少了匹配域块的集合。 然后用这些结果值训练神经网络。 这个经过训练的网络现在用于压缩其他 MRI 图像,从而减少编码时间。 在解码阶段,变换参数递归地应用于任何随机的原始图像,然后经过一些变化后收敛到分形图像。 仿真结果表明,这种基于神经网络的 FIC 的性能确实不错。 本文展示了基于神经网络的 FIC,与普通 FIC 相比,它在编码时间上产生了更高的发展,而不会破坏图像质量。
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