小波神經(jīng)網(wǎng)絡在圖像壓縮中的應用研究.pdf

1、小波分析是新興的數(shù)學分析方法，已在諸多工程技術領域中得到成功應用。將小波函數(shù)與經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡相結合，用小波函數(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡中的激活函數(shù)，就構成小波神經(jīng)網(wǎng)絡。小波神經(jīng)網(wǎng)絡具有一致逼近和L2逼近的能力，具有極強的映射能力和泛化能力，這從理論上保證了它在數(shù)據(jù)壓縮領域的應用能力。
　　 本文將小波神經(jīng)網(wǎng)絡應用于圖像處理領域的壓縮編碼，從理論上討論了它在圖像壓縮領域的性能。利用小波分析中的多分辨分析思想，構造了可用于改進圖像壓縮的一種

2、小波神經(jīng)網(wǎng)絡模型，給出了相應的算法和計算公式。計算機仿真實驗表明，小波神經(jīng)網(wǎng)絡用之于KL變換編碼可獲得比傳統(tǒng)方法更優(yōu)的壓縮效果。
　　 在深入研究傳統(tǒng)的圖像預測編碼的基礎上，運用多小波的思想，構造了一種多小波神經(jīng)網(wǎng)絡模型，用于改進經(jīng)典的預測編碼方法，取得了較好的壓縮效果。
　　 全文共分六章，每一章的主要內(nèi)容如下：
　　 第一章綜述本文所研究課題的背景、意義和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，介紹本文的主要工作。
　　 第

3、二章概述圖像壓縮編碼的理論基礎知識、一些經(jīng)典的壓縮方法和圖像壓縮的國際標準。
　　 第三章綜述小波分析的發(fā)展歷程、小波分析的基本理論以及Mallat分解與重構算法。
　　 第四章綜述神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展歷程、神經(jīng)網(wǎng)絡的基本理論以及BP網(wǎng)絡的結構設計與BP算法。
　　 第五章綜述小波神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展歷程、小波神經(jīng)網(wǎng)絡的基本理論，研究了小波網(wǎng)絡的結構設計及其學習算法，最后利用小波網(wǎng)絡來改進KL圖像壓縮，取得了滿意的效果。