基于图像子块特征的快速分形图像编码算法*

根据图像子块的像素分布特征,提出了一种基于方差和DCT变换的混合快速分形图像编码算法,并在此基础上引入了平滑块的概念.该算法在大幅度提高分形图像编码速度的同时,很好地改善了压缩率和解码图像的质量.实验表明该方法具有优良的性能,在编码时间优于方差快速编码方法的前提下,解码图像的质量和压缩率可以好于基本分形图像编码算法.     

分形图像编码的改进算法

分形图像编码是一种基于自然图像局部自相似性的有效压缩技术。通过引入一个可以影响解码图像质量和编码时间的控制参数，该文提出了分形图像编码的一种改进方案。该方案既不需要复杂的理论分析，也不需要改变现有的分形解码过程，因此能够以直接的方式融入其它的分形图像编码算法。计算机仿真显示，对一组复杂性不同的测试图像，以PSNR(peak signal-to-noise ratio)度量的解码图像质量优于对应的分形图像编码算法的解码图像质量，同时编码时间也大幅度减少。     

一种基于空域相关的改进分形图像编码方法

分形图像编码技术具有压缩率高、解码快、与分辨率无关等优点，但是存在着计算量大、编码时间长等缺陷。本文从图像分块间的空域相似性出发，利用相邻分块往往在灰度、图像信息等方面具有相似性的特征，设计了一种改进的分形压缩算法，缩小了匹配域块的搜索空间。实验证明，改进算法在解码图像主观质量没有显著下降的情况下，在编码效率方面明显高于基本分形算法。     

基于相关系数的快速分形图像编码算法

自Jacquin提出的分形块编码以来,各种改进算法不断出现,不同程度地减少了编码时间.该文基于相关系数的快速分形图像编码算法,从理论上研究了图像块匹配误差度量和图像块相关系数之间的关系,论证了极小化图像块的均方误差等价于极大化图像块的相关系数,提出了基于相关系数的分形图像编码算法,实现了在解码图像不降质的情况下大大地缩短了编码时间.     

基于2-范数匹配的分形图像编码改进算法

为解决分形图像编码过程中编码时间过长的问题,对基于2-范数匹配的快速分形图像编码算法进行改进,通过对误差公式的推导,得出误差与图像块方差的不等式,利用该不等式剔除不匹配的码本块,减少计算量。实验结果表明,与原算法相比,改进算法在保证解码图像质量的前提下,进一步提高了编码速度。     

基于变异系数的分形图像压缩稀疏编码算法

针对分形图像编码算法复杂度高、编码时间冗长的问题,提出正交稀疏编码和纹理特征提取表示图像块的方法.首先,灰度级的正交稀疏变换提高了图像的重建质量和解码时间.其次,相关系数矩阵度量范围块和域块之间的变异系数特征降低了冗余度和编码时间.仿真实验结果显示,该方法与传统的分形图像编码算法相比,图像重建质量更好,编码速度更快.     

基于像素采样的分形图像编码算法

分形图像编码是一种基于自然图像局部自相似性的有效压缩算法技术．但是,基本的分形编码算法是耗时的,由于在基本编码算法中值域块要在庞大的定义域块库中搜索最佳的匹配块．为了减少编码时间,该文提出了基于像素采样的分形编码方案．该方案既不需要复杂的理论分析,也不需要改变现有的分形编码、解码过程,因此能够以直接的方式引进其他的块速的编码算法．计算机仿真显示,在PSNR降低的情况下,编码的匹配搜索时间大幅度减少,同时解码图像的主观质量并没有很大程度上明显降低．     

基于相关系数的快速分形图像编码

分形图像编码是一种有效压缩技术。在分形编码中，一幅图像由一个不动点接近原始图像的压缩变换来编码，然后由源于Banach不动点定理的迭代过程来解码。该文提出了快速分形图像编码的一种基于相关系数的编码方案，不需要改变现有的分形解码过程。该方案基于这样的假设，两个等尺寸的子块不能组成匹配对，除非它们的相关系数相对较大。它能够以直接的方式融入其它的分形编码算法。计算机仿真显示，对8幅复杂性不同的测试图像，该文算法能够平均加快编码3倍或更多，同时PSNR(peak signal-to-noise ratio)平均下降不到0．1dB，且主观质量有时甚至好于基本分形算法。     

分形图像编码的快速细粒度迭代解码

该文基分形图像编码的固有特征，阐述和研究了分形图像编码的迭代解码方法的“可分级性”概念，在这一思想指导下，在迭代解码过程中用单缓冲算法取代传统分形编码中的双缓冲算法，在节省了内存空间开销的同时有交地实现了更细粒度上的质量可分级性解码，继而提出了一种块排序解码算法用于基于尺寸自适应块分割的分形编解码方案中，获得了更快的解码收敛速度，通过以上一系列算法深入地阐述了分形偏解码中“质量连续可分级性”的思想，给出了一个初步的实现模型并对结果作了详尽的分析。     

差量分析和四叉树结合的分形图像编码算法

针对分形图像编码时间过长的问题,提出了差量分析和四叉树结合的分形图像编码算法。在搜索码本集合中运用差量分析匹配准则,只搜索那些符合差量分析匹配准则的定义域块,从而降低了搜索过程的复杂度,完成编码。实验表明,提出的算法较方差算法和改进四叉树分割算法速度分别提高了5.87倍和7.84倍,解码图像的峰值信噪比基本不变。     

基于四叉树和进化算法的分形图像压缩

分形压缩的解码图像质量取决于子块的大小，四叉树算法能够使图像中自相似性较好的区域所分割的子块较大，而使图像中的细致部分所分割的子块较小，这样就保证了解压缩后图像的质量。利用进化算法随机搜索与子块匹配最优的父块，比穷举法所使用的搜索时间更少。本文综合运用四叉树和进化算法有效地提高了分形的解码后图像质量和图像编码速度。实验结果表明，该算法的提出是成功的。     

双层非负矩阵分解的分形图像压缩算法

分形图像压缩作为一种基于结构的图像压缩技术,在许多图像处理中得到了应用.但是分形图像压缩的编码阶段非常耗时,且重建图像的质量效果不佳.针对这些问题,提出了一种基于双层非负矩阵分解的分形图像压缩编码算法.在传统的非负矩阵分解理论上,将投影非负矩阵分解与L3/2范数约束相结合,可以在较短的时间内提取具有代表性的图像特征.算...     

基于遗传算法的分形图像压缩

数字图像压缩日益引起人们的重视。利用图像中的局部分形特征进行压缩，取得了好的效果，但其虚拟码书的搜索匹配，计算量十分庞大。本文提出将遗传算法应用于分形图像压缩，大大降低了压缩编码的复杂性，与穷尽搜索匹配的算法相比，搜索范围在Ｏ（１０＾－２）量级，解码图像的峰值信噪比得到很好地保持，实验结果证实了算法的有效性。     

基于分形集的图像压缩方法

分形图像编码是一种极具发展前途的图像压缩方法,但由于其发展时间较短,还有许多问题尚待解决,其中较为突出的是,在很长的编码时间和较高的压缩比下重构图像质量尚不能令人满意。提出了一种新颖的分形图像压缩算法,即基于Julia集的分形图像压缩方法。该算法采用Julia曲线集合作为压缩编码字典,使用自适应四叉树法实现图像压缩。通过计算机模拟实验结果显示,此算法具有较高的图像压缩比和高质量的重建图像,编码速度提高也很明显。     

基于分形与JPEG的混合图像压缩算法

根据分形图像压缩算法具有潜在高压缩比的特点,提出基于分形与JPEG算法的混合图像压缩算法。将结合四叉树算法的分形图像压缩算法用于32×32和16×16的子块区域编解码,JPEG算法用于剩余区域编解码。实验结果表明,该算法具有较高的压缩比和解码图像质量,当压缩比较大时,其解码图像的块效应明显弱于JPEG算法。     

IFS分形图像快速压缩编码

自Ｂａｒｎｓｌｅｙ提出分形图像编码的概念,特别是Ｊａｃｑｕｉｎ给出了第一个完全由计算机自动完成的图像编码算法以来,分形图像编码得到了越来越多的关注,但分形图像压缩往往需要较长时间,这就给具体实用带来了巨大困难。本文首先给出分形图像压缩理论,然后在Ｊａｃｑｕｉｎ所提出的分形方块编码基础上提出了改进算法,包括建立小方块被匹配概率活动表,按相似度找到匹配块,隔点计算法等。针对上述改进算法,作了具体实验。实验结果表明,与基本自动分形图像编码方法相比,在保持重建图像质量的前提下,运算时间大大下降,加快了分形图像压缩速度。     

一种基于小波变换的分形零树混合编码方法

为了降低分形编码的复杂度和提高编码效率 ,提出了一种基于小波变换的分形零树混合图象编码方法 .该方法首先利用小波变换将图象分解为不同方向不同分辨率的子图象 ,然后分别在不同分辨率层将这些子图象以类似于零树的结构 ,构成一棵棵的小波子树 (wavelet subtree) ,最后在编码时 ,对每一棵小波子树进行具体的分析 ,或采用分形编码 (fractal coding) ,或采用零树编码 (zerotree coding) .与传统的基于小波变换的分形编码相比 ,此算法在充分利用子带图象间的相似性和块内存在的自相似性的同时 ,也充分利用了小波变换后子图象块内 ,特别是高分辨层的子图象块内所存在的大量局域性的冗余性 .实验结果表明 ,此方法在较大的压缩范围内 ,都能够获得较好的压缩效果 .     

一种分形彩色图像压缩编码方法

在分析彩色图像色彩三分量r,g,b的相关性和分形四叉树编码层次信息冗余性的基础上,提出了一种分形彩色图像压缩编码方法.它将图像的3个独立的颜色分量按某种方式组合成1个来搜索匹配块,从而将需要存储和搜索的3个颜色分量匹配块(SFC方法)减少为1个,并且对四叉树层次信息进行压缩.此外,采用不同的组合,得到了几个图像压缩比和解码质量相近的编码方法,其中使用亮度分量的方法比使用其他方法速度更快.实验结果表明,它优于SFC方法及标准JPEG方法,不失为一种好的分形彩色图像压缩方法.     

差分与快速图像分形映射压缩算法

针对分形编码算法编码时间太长等缺点,提出了对编码图像进行差分和分级逼近的新的分形编码算法,在理论上对这一思想的可行性进行了有益的探索,给出了该算法成立的理论基础,根据此思想给出了一个新的具体实现分形编码的算法,实验表明,在提高压缩比和图像恢复质量的同时,运算时间也大大缩短。     

基于改进Mallat算法的分形图像压缩*

根据传统分形图像压缩算法的实现条件,针对现有二进小波信息量仍然存在冗余,提出了将Mallat算法应用于分形图像压缩。MATLAB实验表明,通过改进Mallat算法的应用,有助于增强图像的压缩比以及图像质量。