郭俊良
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
- 供职机构：长春工业大学计算机科学与工程学院更多>>
- 发文基金：吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目吉林省自然科学基金国家留学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术一般工业技术更多>>
- 计算全息图的小波神经网络压缩方法被引量：2
- 2015年
- 采用小波神经网络方法对信息量较大、难提高压缩效率的计算全息图进行数据压缩,利用其较强的非线性映射和函数逼近能力自适应地调整和处理全息图,可大幅减少信息冗余,得到较好的压缩效果.实验结果表明:利用该算法能得到1.56%的低压缩率,此时的再现像较清晰,失真较小;与常用压缩算法相比,当压缩率很低时,用小波神经网络压缩全息图是一种切实可行且更有效的方法.
- 侯阿临吴亮廖庆王崇锦郭俊良
- 关键词：计算全息图像压缩小波分析小波神经网络
- 全息图的小波域BP神经网络压缩实现
- 2014年
- 计算全息图的有效存储和快速传输对于实现真正意义上的动态三维全息显示有着十分重要的意义,然而计算全息图信息量庞大,不利于传输和存储,这就迫切需要对大数据量的全息图进行快速高效的压缩。基于此,提出一种基于小波域BP神经网络的全息图压缩技术,即先用小波变换对全息图进行预处理,通过将小波基与全息图的内积进行加权和来实现全息图的特征提取,然后将提取的特征向量代入神经网络以完成函数逼近、分类,实现全息图的压缩。该方法可获得124.52∶1的压缩比且仍能获得较清晰的再现像,实验结果很好地证明了该方法的可行性和有效性,且算法结构简单,运算速度快,能在较大压缩比下恢复出令人满意的再现像。
- 侯阿临吴亮廖庆王崇锦郭俊良
- 关键词：计算全息图像压缩小波分析
