第十章模糊图像变换编码内容摘要：

, 其编码过程是对图像的分析过程 ,而其解码过程是对图像信息的合成过程 . 3 模糊图像变换编码 X x1 DCT Subimage Classifiction Coding channel Decoding 1D CT自适应 DCT编码框图 3 模糊图像变换编码 (1)将 Lena图像划分为 16x16的子图像 ,并分别对各子图像进行离散余弦变换 (DCT): NnnNumnmxNvcucvuX NmNn 2)12(c os2)12(c os),()()(4),( 10102   其中 c(0)=1/2,c(k)=1 for k=1,2… .N1 3 模糊图像变换编码 (2)计算各子图的 AC能量 T及 AC的低频能量 L: )0,0(),(1010XvuXTmumv   12/012/0)0,0(),(mumvXvuXL DC对应于图像的主要能量 AC对应于图像的边缘和噪声 对于 AC能量大的子图像我们分配较多的比特数，反之，分配较少的比 特数，从而达到压缩的目的。 3 模糊图像变换编码 (3)采用微分竞争学习 (DCL)的神经网络 ,对输入输出积空间的向量聚类 ,从而估计 FAM规则 : ])()[( jjjj mxSySm 。 )()1()]()()[()()1(tmtmtmtxtyctmtmiijjtjjif the jth neuron wins if the jth neuron loses 3 模糊图像变换编码 其中的向量，即每个训练样本，由 (T,L,B)组成，这些数据来自于陈系统 . T代表整个 AC的能量 ,分为 4个等级： BG， MD， SL和 VS L代表 AC的低频能量 , 分为 2个等级： SM和 LG 输出变量为 B， 分为。
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