基本信息
文件名称：图像处理仿真：图像压缩技术_（20）.神经网络与深度学习在图像压缩中的应用.docx
文件大小：28.92 KB
总页数：16 页
更新时间：2026-01-02
总字数：约1.82万字
文档摘要
PAGE1
PAGE1
神经网络与深度学习在图像压缩中的应用
在现代图像处理技术中，神经网络和深度学习已经成为了图像压缩的重要工具。传统的图像压缩方法如JPEG和H.264等，虽然在很多场景下已经能够提供较好的压缩效果，但在高压缩比和高质量图像传输的需求下，这些方法仍然存在一些局限性。深度学习方法通过学习图像的复杂特征，能够更有效地进行图像压缩，提高压缩比同时保持图像质量。本节将详细介绍神经网络和深度学习在图像压缩中的应用，包括基本原理、关键技术以及具体的实现方法。
1.神经网络在图像压缩中的基本原理
神经网络在图像压缩中的应用主要基于其强大的特征提取能力和非线性映射能力。通