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题名三维不规则数据场的小波多分辨率表示
被引量：1
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作者
董峰
叶旭冏
石教英
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机构
浙江大学CAD和CG国家重点实验室
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出处
《自然科学进展（国家重点实验室通讯）》
1999年第4期301-307,共7页
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基金
国家自然科学基金(批准号:69703004)
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文摘
以体数据场为分析处理对象,着重研究如何应用体小波函数进行任意拓扑结构的三维不规则数据场的多分辨率表示.提出了一种通过数据单元的分割构造三维体小波函数以及相应的分解及合成矩阵的方法,根据这些矩阵可以将数据场分解为低分辨率部分以及一系列细节.该方法适用于具有分割连接关系的不规则体数据场,并能够在多分辨率分析过程中保持拓扑的不变性.同时,还提出了一种将一般三维数据场转化为具有分割连接关系的数据场的方法,使得小波分析方法适用于多种数据场.
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关键词
可视化
小波分析
多分辨率表示
不规则数据场
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
O174.22
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于神经网络的图像边缘保持矢量量化
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作者
叶旭冏
李志能
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机构
浙江大学信息与电子工程系
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
1997年第3期265-270,共6页
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文摘
针对目前矢量量化技术存在的主要问题之一:图像边缘失真严重,本文讨论了一种应用神经网络的图像边缘保持矢量量化方法.它以Kohonen的自组织特征映射算法(SOFM)为基础,根据人的视觉系统对图像边缘的敏感性,先对整幅图像的边缘提取,再根据不同训练矢量(图像子块)的边缘特性,自适应地调整SOFM算法中的学习速率因子.本文中,图像的边缘提取及矢量量化,都是由神经网络实现的.实验结果表明,和单纯用神经网络直接进行矢量量化相比较,应用这种技术的图像编码在同一压缩比下译码图像的边缘质量有明显的提高.
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关键词
图像编码
边缘保持
矢量量化
神经网络
图像边缘
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Keywords
Image Coding, Edge Preserving, Vetor Quantization, Neural Network
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分类号
TN919.8
[电子电信—通信与信息系统]
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