BP神经网络图像压缩

BP神经网络在图像压缩中是一种常见的技术，它基于人工神经网络的反向传播算法（Backpropagation）。这种方法通过学习将原始图像转换成一种更紧凑、损失较小的表示形式，如离散 cosine 变换（DCT）系数或者小波变换系数，然后只保留重要的部分。

过程大致包括以下几个步骤：
1. **输入层**：原图像作为输入数据进入网络。
2. **隐藏层**：神经网络对输入进行多次非线性变换，提取图像的特征。
3. **量化层**：为了减少存储空间，对隐藏层的输出进行量化处理。
4. **编码阶段**：利用某些编码规则（比如霍夫曼编码或算术编码），对量化后的值进行进一步压缩。
5. **解码阶段**：接收到的压缩数据被网络逆向传输回图像，通过反向传播更新网络权重以提高压缩效果。