【摘 要】
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在Yong等人提出的人类感光机制理论的基础上,提出一种基于Young-Helmholtz三色代数模型的RGB图像压缩方法.首先构建Young-Helmholtz三色代数框架下的GHA网络,抽取RGB图像的各
【机 构】
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浙江工业大学信息工程学院; 嘉兴学院机电工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60871093)资助
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在Yong等人提出的人类感光机制理论的基础上,提出一种基于Young-Helmholtz三色代数模型的RGB图像压缩方法.首先构建Young-Helmholtz三色代数框架下的GHA网络,抽取RGB图像的各主元分量,并按抽取的主元分量进行图像压缩.实验结果表明:该方法在保证较高压缩比的前提下,具有很好的峰值信噪比值与视觉效果;另外当取的较少图像主元分量压缩后,其重构图像仍能保持较好的清晰度,与基于四元数奇异分解的压缩方法相比较,克服了重构图像出现的纵横纹理性模糊;实验还表明该代数框架下的网络具有很好的泛化能力,其权值矩阵可直接应用于其他RGB图像的压缩,无需再次训练,具有压缩普适性.
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