90、神经网络在图像压缩与处理中的应用

神经网络在图像压缩与处理中的应用

1. 数据压缩分类过程

数据压缩分类过程基于训练向量集上定义的度量和最近邻规则进行。当新元素添加到它们所代表的聚类中时，质心会迭代更新。每次迭代都会遍历训练集的所有元素。停止准则基于预定义的失真度量，如果当前迭代的平均失真低于预定义阈值，则分类过程停止。在图像应用中，通常使用 L2 范数作为度量，均方误差（MSE）作为失真度量。

以下是数据压缩分类过程的流程图：

graph TD
    A[开始] --> B[定义度量和最近邻规则]
    B --> C[初始化质心]
    C --> D[遍历训练集元素]
    D --> E{新元素添加到聚类?}
    E -- 是 --> F[更新质心]
    E -- 否 --> D
    F --> G{平均失真 < 阈值?}
    G -- 是 --> H[停止分类]
    G -- 否 --> D
    H --> I[结束]

2. 自组织映射在向量量化中的应用

自组织神经网络架构基于由相互连接的处理元素形成的二维晶格。这种晶格通过中继层接收输入，即将输入样本简单地分散到晶格的每个处理元素。在学习阶段，输入向量一次呈现一个，连接输入信号和神经元的权重会自适应更新，以使权重的点密度函数趋向于近似输入向量的概率密度函数。学习结束后，输入和输出节点之间的突触强度代表聚类质心的分量。

自组织映射在图像压缩中的优势：
- 自组织映射能够自动学习输入数据的分布，从而实现高效的向量量化。