基于Hopfield神经网络的图像矢量量化

矢量量化是图像压缩的重要方法。论文提出了基于Hopfield  神经网络的图像矢量量化方法，该方法首先构造聚类表格；然后聚类表格按离散Hopfield  神经网络串行方式运行；最后根据得到的最终码字集，对图像进行矢量量化。论文最后给出模拟实验和结果比较，结果表明该方法是有效的，生成的码本质量优于传统的LBG  算法。关键词：矢量量化；码本；LBG  算法；Hopfield  神经网络Abstract：Image  vector  quantization  is  an  important  method  in  the  image  compression  field.  This  paper  proposed  a  method  of  image  vector  quantization  based  on  hopfield  Neural  Network.This  method  first  built  a  clustering  form;  then  the  clustering  form  worked  according  to  the  asynchronous  mode  of  discrete  hopfield  neural  network;  Finally  carried  on  the  image  vector  quantization  according  to  the  final  codebook  set.  The  paper  finally  produced  theexperiments  and  the  result  comparison,  the  result  indicated  this  method  is  effective  and  the  codebook  quality  surpassed  traditional  the  LBG  algorithm.Key  Words：Vector  Quantization;  Codebook  ;LBG  Algorithm;  Hopfield  Neural  Nework1