一种基于分形的图像压缩方法

针对传统分形编码时间过长的缺点,提出了一种高效而快速的基于方差和4值BTC编码混合的分形图像编码方法。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。     

基于正交多小波变换的快速分形图像编码

提出了一种快速分形图像编码算法。编码时,通过插值正交多小波变换将原始图像缩小,然后使用摹本分形编码算法进行压缩;解码时,使用基本分形解码算法进行解码,然后使用插值正交多小波变换恢复图像。实验结果表明,与直接使用分形编码方法卡爿比,该方法缩短了编码时间,并且在信噪比、压缩比等方面得到了改善。     

基于分形编码的图像压缩技术

详细地阐述了新一代基于分形编码的图像压缩技术,叙述了分形的概念和分形图像编码的数学基础－迭代函数系统理论,分析了分形图像编码的特点及其实现方法,并对一些改进的分形图像编码方法作了简要介绍。     

快速分形图像压缩方法及其VLSI实现

针对分形编码技术解码迅速但编码时间较长的特点，提出了一种结合kohonen神经网络（KNN网）和多尺度分析的分形编码算法，并在此基础上给出了基于该方法的硬件实现方案．该方法可大大加速图像编码过程而使压缩率和图像质量仅有微小变化．实验结果显示，其压缩速度比全搜索算法提高了131倍．     

分形图像压缩编码原理及其改进方法

介绍了分形图像编码原理和压缩方案,提出了采用分形与其他工具相结合的图像压缩新方法,提高了图像压缩比和编、解码的速度.并展望了分形图像编码的发展趋势.     

一种基于提升小波变换和快速分形的混合编码

分形图像编码是目前可达到的压缩比最高的编码技术,但由于编码时间长阻碍了它的发展。本文首先介绍了分形理论和提升小波变换理论,提出快速提升小波变换结合快速分形编码的混合编码方法。实验结果表明,该算法加快了图像的编码速度,同时压缩比也有很大提高。     

分形图像编码方法

分形图像编码技术是分形理论和图像编码技术的结合。分形编码利用分形图像中的自相似冗余信息。采用简单的变换规则．获得高压缩比。本文对非严格相似的分形图像的编码方法进行阐述和分析。展望其发展前景。并提出分形图像编码研究的相关问题。     

一种快速、高效的混合小波-分形图像编码方法

结合分形编码和小波编码的优点，提出了一种高效而快速的小波与分形编码相结合的混合图像编码方法。其基本思路为，将小波分解后的图像的低频系数用基于方差的快速分形方法编码，剩余的高频系数用经过修改的SPIHT算法进行编码。实验证明，该混合算法避免了分形编码所固有的方块效应，与传统的分形编码相比，大大节约了编码时间，说明该算法具有一定合理性与优越性。     

分形快速高效图像数据压缩

研究了分形图像压缩编码和分形图像插值方法,提出了综合利用分形插值和分形图像编码方法进行图像数据高效压缩的方法。实验结果表明,该法在恢复图像信噪比为28.7dB时,压缩倍数可高达76倍。     

分形的产生及其在矿山视频图象编码中的研究

概述了分形编码的基本方法,讨论了如何用ＢｏｒｌａｎｄＣ＋＋对Ｓｉｅｒｐｉｎｓｋｉ三角形分形码解码,提出了煤矿工业电视图象的分形编码方法     

固定压缩字典在分形图像压缩编码中的应用

分形图像压缩字典是实现分形图像压缩编码的关键因素。针对由Barnsley设计的传统的分形图像压缩编码字典随着压缩图像的变化而变化的缺点，笔者根据统计规律，提出了设计一个固定压缩字典对分形图像进行压缩编码的方法，彻底地改变了Barnsley实现分形图像压缩编码使用变化压缩字典的方法，实验结果表明，固定压缩字典能快速地实现分形图像的编码，并具有部分分形图像的解码优点。     

快速分形图象压缩算法

分形块编码法能提供高压缩比、高质量的图象,其美中不足之处在于搜索最佳匹配块时耗时过长。本文提出的快速算法,采用二叉树和链表结构进行搜索,大大提高了匹配速度,从而缩短了编码时间。本算法分两次使用分形块编码,第二次是对第一次编码还原图和原图之间的误差进行编码,减少了图象失真。仿真结果表明,本算法较传统分形块编码法速度提高了几十倍。在高压缩比下,图象质量高于 Ｊ Ｐ Ｅ Ｇ算法。     

哈夫曼编码和分形编码图像压缩技术初探

随着信息技术的发展,各种影像、语音、文字、数据等信息都以数字化的方式存储起来,给信息的存储带来极大的压力。＂资料压缩＂成为解决信息储存不可缺少的工具。本文通过介绍常见的图像压缩技术——哈夫曼编码和分形编码,提出了一些改进的方法。     

分形图像压缩算法

分形图像压缩是近年产生的图像压缩技术,它以分形几何为数学模型,将原始数字图像看作压缩变换的吸引子。其压缩编码思想是将图像划分为互不重叠的值块,同时以相互重叠的域块构成图像的虚拟码书,由最小均方差准则在虚拟码书中搜索与值块最相匹配的域块。编码过程保存了匹配的仿射变换信息,从而达到压缩目的。本综述了分形图像压缩算法,讨论了自适应分区法和减低复杂度技术的方法。     

基于分形的快速压缩编码方法

分形编码是一种很有潜力的编码方法,但是基本的自动分形算法计算量大,编码时间长.针对此缺点,根据分层编码的思想,给出了一种具体的分形与简单量化编码相结合的加速分形编码方法.首先对原始图像进行1/4减采样,得到一幅减采样图像,利用基本的分形编码方法编码该图像,然后对所得到的编码在原始图像分辨率下进行解码,对解码图像与原始图像求差值,用简单的量化编码方法编码差值图像.差值编码与用基本方法所得到的压缩编码共同构成原图像的编码.与传统的分形方法相比,该方法不仅提高了编码时间,并且在信噪比、压缩比等方面得到了不同的改善.     

基于小波域的分形图像压缩

对小波变换、分形压缩编码的原理和特点进行了分析;结合小波变换和分形压缩编码,利用分形的自相似,研究了基于小波域的分形图像压缩方法。该方法有效地减少了计算复杂度和编码时间。实验结果表明,该方法在较大的压缩范围内,能够获得好的压缩结果,同时也表明采用这种方法的潜力之所在。