低失真敏感测量度图像编码方法研究.pdf

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1、第30卷第2期Vol.30No.22014年2月BULLETINOFSCIENCEANDTECHNOLOGYFeb.2014低失真敏感测量度图像编码方法研究12张翼飞，高彦卿(1.河南城建学院计算机科学与工程学院，河南平顶山467036；2.南阳理工学院软件学院，河南南阳473004)摘要：传统的自组织神经网络系统进行图像量化处理和编码中，算法对于码书初始值选择具有较强的敏感性，从而导致该量化编码算法对训练序列具有较大的依赖性。为此提出基于自组织神经映射网络系统的低失真敏感测量度图像编码图像量化编码方案，主要是针对初始码书的较强敏感性而改进的，以便改进码书的性能和训练

2、效率。改进的方法中通过设置一个响应的频率计数器。由失真的敏感参数对失真测度进行调整，有效降低失真程度，从而减少了已被用作响应码氏的码氏再度成为响应码氏的概率，实现了对码书性能和数量之间的矛盾进行有效地平衡折中。训练效果和仿真结果表明，方法改进效果明显，其峰值信噪比相比提高了3.75dB，图像还原效果真实有效，能有效适用于对图像向量量化和编码。关键词：自组织特征映射；敏感性；向量量化；图像编码中图分类号：TP391.41文献标识码：A文章编号：1001-7119（2014）园2-0194-03ResearchonMethodofImageCodingWithLowDis

3、tortionandSensibilityGaugeProperty12ZhangYifei，GaoYanqing(1.HenanUniversityofUrbanConstruction,Pingdingshan467036,China;2.SoftwareSchoolNanyangInstituteofTechnology,Nanyang473004,China)Abstract:Inthetraditionalself-organizingfeaturemappingalgorithmnetworksystemalgorithm,theperformanceof

4、thealgorithmwasmuchsensitivetotheinitialvalueofthecodebook.Animprovedimagecodingmethodwithlowdistortionandlowsensitivegaugepropertywasproposedbasedontheself-organizingfeaturemappingnetwork.Thedistortionde原greewasdecreasedeffectively.Theprobabilityofthecodingvectorwhichhadbeenusedasthere

5、sponsevectorandwasgoingtobetakenastheresponsevectoragainwasdecreasedfinally,andthecontradictionoftheperformanceandthequantityofthecodingbookwasbalanced.Resultshowsthattheperformanceoftheimprovementisobvious,andthepeaksignal-Noiseratioisimproveswith3.75dB,theperformanceofimagerestoration

6、istrueandeffective,anditcanbeappliedintheimagevectorquantizationandimagecodinginpractice.Keywords:self-organizingfeaturemapping;sensibility;vectorquantization;imagecoding0引言敏感性。从而导致该量化编码算法对训练序列具有较大的依赖性；另外，在该神经网络系统中，神经元节点在自组织神经网络系统进行图像量化处理和编码较多，处理复杂，计算量大，需要对码书的性能和数量中，由于对于各个码矢沦为所谓的响应码矢，使其

7、失真之间的矛盾进行有效的平衡。而且图像处理码矢量非概率最小的概率不同。可能会因为码矢相应概率比较常有限，如果对码书中完全照搬生物神经自组织映射小，而导致被调整的机会较小[1]。算法对码矢对信源矢网络中有的邻域概念本身是值得推敲的。本文基于自量的自适应性要求较高，要求其在码书训练中更好地组织神经映射网络系统的图像量化编码方案，提出一体现[2]。特别是本算法对于码书初始值选择具有较强的种低失真敏感测量度图像编码方法。实现了对码书的收稿日期：2013-08-19作者简介：张翼飞（1979-），男，河南平顶山人，硕士，讲师，研究方向：网络及信息安全。第2期张