一、实验名称基于BP神经网络的图像压缩二、实验目的1.熟悉掌握神经网络知识；2.学习多层感知器神经网络的设计方法和Matlab实现；3.进一步了解掌握图像压缩的方式方法，分析仿真图像压缩效果。三、实验要求1.学习神经网络的典型结构；2.了解BP算法基本思想，设计BP神经网络架构；3.利用BP算法解决图像压缩的质量问题；4.谈谈实验体会与收获。四、实验步骤（一）分析原理，编写程序本实验主要利用BP神经网络多层前馈的模式变换能力，实现数据编码和压缩。采用输入层、隐含层、输出层三层网络结构。输入层到隐含层为编码过程，对图像进行线性变换，隐含层到输出层为网络解码过程，对经过压缩后的变换系统进行线性反变换，完成图像重构。其主要步骤有以下五步：1.训练样本构造基于数值最优化理论的训练算法，采用Levenberg-Marquardt方法，将训练图像的所有像素点作为压缩网络的输入，对图像进行划分。将原始图像分成44的互不重叠的像素块，并将每个像素快变形为161的列向量，将原始数据转化为161024的矩阵。对输入数据进行预处理，像素块
