论文研究-改进的二维增强贪婪软硬件划分算法.pdf

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论文提出了一种利用Hopfield网络的码本设计方法,分析了LBG算法和离散Hopfield网络的特点,针对该特点构造聚类表格,并按离散Hopfield神经网络串行方式运行,从而得到最终码字集。通过实验表明,在码本大小相同的情况下,峰值信噪比提高了2.742~3.825 dB,生成的码本质量较传统的LBG算法更加有效。
雷超阳,钟一青:利用离散 Hopfield网络的码本设计方法 2009,45(21) 把 Hopfield网络的能量函数式(1)改造为 E=1∑∑∑( q,D)+1∑(∑c(p ∑∑(R(p,)C(p,D) (2 (a)茶杯原图像 (b)本文方法 算法 其中p、q为码字序号。式(2)第一项为保证聚类表格中每列只 图3原始图像、本文方法和LBG算法后图像比较 能有一个1;第二项为保证聚类表格中每列必须有一个1,这两 Ⅵ×N×255 项表示每个神经元属于一个且只能属于一个码字;第三项是为 了保证码宁内总距离最小。并且有: ∑∑(x,y)-s(x (5) x=1y=1 R(p,l)=∑∑(Bok(l,h)-x(p,h)C(p,) (3)其中M和N是图像大小f(x,y)为原始图像的灰度值,g(x,y) 是矢量量化后恢复图像的灰度值,峰值信噪比值越大,说明恢 其中x(p,h)是第p个码字的第h维分量,且有 复的图像越好,越接近原始图像 在实验时,对提出的基于离散 Hopfield神经网络的图像矢 ∑Bbk(,)C(p,) (4)量量化方法和传统LBG算法进行了比较,得到的峰值信噪比 ∑C(p,D) 如表2所示 表2本文方法和LBG算法峰值信噪比比较 基于 Hopfield神经网络的码本设计方法以串行工作方式 峰值信噪比 码本大小生成码本方法 进行,其算法描述如下: 256×256图像512×512图像 (1)对网络进行初始化,对神经元状态赋初值规则为: 本文方法 30.457 33.435 IBG算法 27.715 30.610 1(i%K)=(%K) E(i,j)= 本文方法 32.542 34.930 0(i%K)≠(j%K) 512 LBG算法 29.689 32.038 Temp用来记录当前列中聚类表格能量最小时该列(子块)所属 本文方法 34.579 37.816 024 的码了,初值为1 IBG算法 31.478 34.561 (2)根据式(2)计算聚类表格当前状态的能量Eo; (3)令聚类表格中C(ij)≥=0,C(i+1,)=1,即当前列(子块) 从图3和表2中可以得到 属于下一个码字,相当于串行改变神经元的状态,=i1 (1)在码本大小相同时,不管是本文方法还是LBG算法生 成码本,在矢量量化后恢复图像的峰值信噪比值随着图像大小 (4)根据式(2)计算聚类表格当前状态的能量E1; (5)检査聚类表格能量是否改变,计算ΔE=E1-,如果的变化,图像越大,峰值信噪比值越高;码本越大,不管是本文 方法还是LBG算法生成码本,在矢量量化后恢复图像的峰值 △E≤0,则状念改变有效,1emp=i,E=1;否则,返回到(3)作进信噪比值越高 步迭代处理; (2)在码本大小相同时,本文方法生成码本的质量比LBG (6)如果≥K,则C(Temp,j)=1,j=+1。如果j≤L,则返回 算法生成码本的质量要高,即矢量量化后图像恢复时,前者比 到(3)作进一步迭代处理;否则,迭代处理过程结東,转(3)继续; 后者的峰值信噪比值要高; (7)利用式(4)分别计算每个码字的每个分量,得到第p个 (3)码本越大,本文方法矢量量化后恢复图像的峰值信噪 码字: 比比IBG算法矢量量化后恢复图像的峰值信噪比要高。 x(p,1) 从以上分析可以得到,本文方法比传统的LBG算法要优 (0)x/= 化,生成的码本质量好。 7结束语 通过分析LBG算法和离散 Hopfield网络的特点,把图像 (8)根据(7)得到的码字集,对图像进行编码,完成矢量量分成子块,根据子块和分类数构造聚类表格;并按离散Hp 化过程。 field神经网络串行方式运行,从而得到最终码字集。通过实验 表明,在码本大小相同的情况下,峰值信噪比提高了2.742~ 6模拟实验和结果比较 3.825dB,生成的码本质量较传统的LBG算法表现出良好的效 在模拟实验时,采用峰值信噪比(PSNR)对算法设计的图果,从而证明该方法的有效性。 像码书性能进行客观评价。论文分别采用了大小为256×256和 512×512像素、灰度级为256的茶杯图像,码本大小分别取参考文献 256512和102,子块划分为3×3,即码字维数为9,实验在李春利,于倩自适应二阶码书矢量量化算法研究肌计算机工程, Matla7.0软件环境下进行。当码本大小为256,实验图像采用 2005,31(7):202-205 256×256像素的茶杯图像时,实验结果如图3所示。选择峰值(2]袁静冯前进,陈武凡基于模糊聚类优化的分形图像压缩快速算法J 信噪比作为图像矢量量化后恢复客观评价的标准,峰值信噪比 计算机应用与软件,2005,22(5):13-15 的定义分别为 (下转84页)

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