基于BP人工神经网络的图像压缩技术研究与改进

数字图像压缩技术对于数字图像信息的大量储存和快速传输具有非常重要的现实意义。本文介绍了将BP人工神经网络用于图像压缩的应用原理,并实现了一种基于分类的改进BP神经网络压缩方法:按图像各部分像素特征将图像分为平滑块、中间块和边缘块,不同的分类块采用不同的隐含层数,从而在保证重建图像丰富细节的同时,提高图像的压缩比。同时,对3层BP神经网络进行优化,既通过采用非线性网络和最速下降法实现了图像压缩,提高了网络的收敛速率。实验结果证明本算法在取得较大的压缩比,同时能保证图像的恢复质量。