Location of Repository

Vector quantization of images using Kohonen neural network

By LE BAIL (E.) and MITICHE (A.)

Abstract

In this article, the possible use of Kohonen's neural network to vector quantize images is investigated . Some theoretical results\ud on convergence of the training process are first given . Then, results obtained for varions codebook sizes and input dimensions\ud are compared. Tests are then performed with the best parameter values, using several images to design codebooks . This approach\ud is based on the concurrent use of five networks where the effect of varions relevant parameters is studied, such as number of\ud classes of vectors, vectors dimension, and number ofvectors used for coding .Cet article étudie les possibilités offertes par l'utilisation du réseau neuronal de Kohonen pour la quantification vectorielle\ud d'images . Quelques résultats théoriques sur la convergence du processus d'apprentissage du réseau précéderont les essais\ud réalisés sur des images . On comparera d'abord, à l'aide d'une image test, les performances obtenues pour des dictionnaires\ud de taille et de dimension différentes . On poursuivra alors les essais avec les meilleures combinaisons, en utilisant finalement\ud plusieurs images pour élaborer les dictionnaires. Cette étude se particularise par l'emploi de cinq réseaux en parallèle, ainsi\ud que par la variation de plusieurs paramètres, longueur de la séquence d'entraînement, nombre de classes de vecteurs,\ud dimension des vecteurs, et nombre de vecteurs utilisés pour le codage

Publisher: GRETSI, Saint Martin d'Hères, France
Year: 1989
OAI identifier: oai:documents.irevues.inist.fr:2042/1710
Provided by: I-Revues
Journal:

Suggested articles


To submit an update or takedown request for this paper, please submit an Update/Correction/Removal Request.