基于BP神经网络的图像压缩编码.docx

存档编号华北水利水电大学NorthChinaUniversityofWaterResourcesandElectricPower毕业设计题目基于BP神经网络的图像压缩编码学院信息工程学院专业通信工程姓名牛兆华学号201215701指导教师关娜完成时间2015年5月27日教务处制独立完成与诚信声明本人郑重声明：所提交的毕业设计是本人在指导教师的指导下独立工作所取得的成果并撰写完成的郑重确认没有剽窃、抄袭等违反学术道德、学术规范的侵权行为。文中除已经标注引用的内容外不包含其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。毕业设计作者签名：指导导师签名：签字日期：签字日期：毕业设计版权使用授权书本人完全了解华北水利水电大学有关保管、使用毕业设计的规定。特授权华北水利水电大学可以将毕业设计的全部或部分内容公开和编入有关数据库提供检索并采用影印、缩印或扫描等复制手段复制、保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交毕业设计原件或复印件和电子文档（涉密的成果在解密后应遵守此规定）。毕业设计作者签名：导师签名：签字日期：签字日期：目录摘要IAbstractIII第1章绪论11.1图像压缩概述11.2神经网络概述21.2.1神经网络的主要特点21.2.2BP神经网络2第2章BP神经网络与图像压缩32.1网络结构32.2BP网络学习算法42.3网络训练82.4图像压缩92.5数字图像压缩编码基础92.5.1图像压缩的基本概念92.5.2图像编码模型112.6图像压缩编码的评价标准122.6.1信息熵122.6.2评价标准132.7基于小波变换的图像压缩编码14第3章基于BP神经网络的图像压缩编码及MATLAB仿真173.1压缩步骤173.2解压缩步骤213.3压缩/解压缩仿真结果213.3.1基于BP神经网络的图像压缩编码仿真结果213.3.2基于小波变换的图像压缩编码仿真结果233.4结果分析24第4章总结与展望25参考文献26致谢27附录一外文文献28附录二外文翻译33附录三毕业设计任务书37附录四华北水利水电大学本科生毕业设计开题报告39附录五部分源程序42基于自组织神经网络的图像压缩编码摘要传统的图像压缩方法很多但大多存在压缩比低、误差大的缺点。随着神经网络理论的深入研究神经网络技术的并行计算能力、非线性映射和自适应能力等优点得到了国内外学者的充分重视各种神经网络模型在图像处理领域中得到了广泛的应用。BP网络是目前最常用的一种人工神经网络模型它利用多层前馈网络的模式变换能力实现数据编码直接提供数据压缩能力。在介绍BP网络图像压缩机原理及算法的基础上通过计算机Matlab仿真实验实现数字图像压缩并分析了各种参数对重建图像性能的影响。将基于小波变换的图像压缩编码和基于BP神经网络的图像压缩编码进行了比较。通过图像压缩比和峰值信噪比的比较找出设计中存在的不足之处。MATLAB（矩阵实验室）是一种直观、高效的计算机语言本文借助MATLAB进行编程和仿真进而实现基于神经网络的图像压缩功能使我们能够更加直观地对基于神将网络的图像压缩编码进一步了解。关键词：BP神经网络；小波变换；图像压缩；图像编码ImageCompressionCodingBasedOnSelf-organizationNeuralNetworkAbstractTherearemanymethodsoftraditionalimagecompressionbuttheyallhavetheirownlimitslowercompressionrateandlowercompressionquality.Artificialneural