基于RBF小波網(wǎng)絡(luò)的圖像預測編碼.pdf

1、圖像經(jīng)過小波變換后,能量與基本特征主要集中在小波系數(shù)的低頻子帶,而對這一部分小波系數(shù)的壓縮往往是小波圖像壓縮編碼的難點,但這并不表示不能壓縮.該論文實驗分析結(jié)果表明,低頻子帶小波系數(shù)相鄰行間具有一定的相關(guān)性,而一般的預測編碼方法并不能很好地利用這一相關(guān)性;同時,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性函數(shù)逼近功能.基于以上兩點,該論文提出一種新的圖像預測編碼方法-基于RBF小波網(wǎng)絡(luò)的圖像預測編碼.該編碼方法很好地利用了圖像低頻子帶小波系數(shù)相鄰行間的相關(guān)

2、性和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性函數(shù)逼近特性,達到了去冗余數(shù)據(jù)、壓縮圖像的目的.由于提升小波與雙正交小波所具有的特性對圖像小波變換編碼來說是非常重要的,所以該論文構(gòu)造了提升方式雙正交小波基,并利用此小波基對待編碼圖像進行小波分解.構(gòu)造RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于RBF小波網(wǎng)絡(luò)的圖像預測編碼方法的關(guān)鍵,該論文提出了兩種方式構(gòu)造該網(wǎng)絡(luò):一種方式是自建RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并優(yōu)化其初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);另一種方式是做程序接口,實現(xiàn)在VC環(huán)境中調(diào)用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱