基于SOFM神经网络的图象矢量量化的研究  

Experimental study on image vector quantization based upon SOFM neural network

作　　者：徐勇[1,2,3] 戴逸松[1,2,3] 荆涛[1,2,3] 孙德丰[1,2,3] 

机构地区：[1]长春邮电学院科技处 [2]吉林工业大学 [3]长春邮电学院

出　　处：《长春邮电学院学报》1998年第1期1-8,共8页Journal of Changchun Post and Telecommunication Institute

基　　金：邮电部中青年科学基金;邮电部科学研究基金

摘　　要：分析了自组织特征映射（ＳＯＦＭ）算法，讨论了按加权函数控制邻域半径的方法，并对ＳＯＦＭ算法应用于图象矢量量化进行了系统的仿真实验研究，为实际应用提供了实验依据和基础。SOFM (silf organizing feature map) algorithm is analyzed, some weighted functions to control neighborhood radius are discussed, and the experiments with image vector quantization using SOFM algorithm are carried out systematically. The experimental result is a useful basis for applying SOFM algorithm in image vector quantization.

关 键 词：神经网络 图象压缩 矢量量化编码 SOFM 

分 类 号：TN919.8[电子电信—通信与信息系统] TP18[电子电信—信息与通信工程]