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Color Image Vector Quantization Using Enhanced SOM Algorithm
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  • Color Image Vector Quantization Using Enhanced SOM Algorithm
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저자명
Kim. Kwang-Baek
간행물명
멀티미디어학회논문지
권/호정보
2004년|7권 12호|pp.1737-1744 (8 pages)
발행정보
한국멀티미디어학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

In the compression methods widely used today, the image compression by VQ is the most popular and shows a good data compression ratio. Almost all the methods by VQ use the LBG algorithm that reads the entire image several times and moves code vectors into optimal position in each step. This complexity of algorithm requires considerable amount of time to execute. To overcome this time consuming constraint, we propose an enhanced self-organizing neural network for color images. VQ is an image coding technique that shows high data compression ratio. In this study, we improved the competitive learning method by employing three methods for the generation of codebook. The results demonstrated that compression ratio by the proposed method was improved to a greater degree compared to the SOM in neural networks.