【毕业设计系列】025：基于PCA和BP神经网络相结合的图像压缩技术【含Matlab源码】

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分类专栏： 【MATLAB毕业设计专栏】 【图像处理&识别-毕业设计】 文章标签： 神经网络 matlab 毕业设计 图像压缩 课程设计
于 2022-05-21 21:56:22 首次发布
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本文介绍了基于PCA和BP神经网络的图像压缩技术的毕业设计，详细阐述了算法原理，包括PCA降维和BP网络训练，并探讨了参数K、N、M对图像压缩质量的影响。提供了实现效果图和主要的Matlab代码。

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Date： 2022.5.18

文章目录

前言

在大学毕业设计的时候，课题要求实现《基于PCA和BP神经网络相结合的图像压缩技术》，采用Matlab语言实现。算法原理和实现效果图如下：

需要相关代码可以在关注博主和订阅本专栏后咨询博主。

1、算法原理

1.1、算法原理和函数调用流程

在原有的BP神经网络的图像压缩代码基础上进行改进，加入PCA降维过程。
1、图像块划分，形成KKN的矩阵
2、分块之后，对每列数据进行PCA降维，置零压缩，只保留M列主成分；
3、归一化数据
4、建立BP神经网络并训练数据
5、保存神经网络训练结果

1.2、参数对图像压缩结果的影响

1、K值：块划分大小 KxK，一般来说分块越小，重建图像质量越高，从测试来看建议K的取值为2和4。

2、N值：隐含层神经元个数，取合适的值即可，不同的N值影响BP网络的训练速度和精度，也会影响重建图像质量，建议取值5。</

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【毕业设计/Matlab系列】基于PCA和BP神经网络相结合的图像压缩技术【含Matlab源码】
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