基于图像块叉迹的快速分形图像编码算法

摘要分形图像编码能够在高压缩比下高质量地重构图像,但需要较长的编码时间．因此,迫切需要各种快速编码算法以扩大其应用领域．分形编码的时间主要花费于在一个海量码本中搜索每个输入子块的最佳匹配块．针对这个问题,该文提出一种快速分形编码算法,它基于图像块的一种新特征——叉迹,能够在较小的搜索范围内完成输入子块的最佳匹配．实验显示,该算法能够大大缩短编码时间,同时实现和全搜索分形编码算法相同或更好的图像质量．     

基于平均偏差剔除的快速分形图像编码算法

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技术。这项技术的主要缺点是花费在寻找range块的最佳匹配domain块上的时间太长。根据一个联系均方根和平均偏差的不等式,在编码过程中,利用平均偏差来设置剔除条件,剔除与range块不太可能匹配的domain块,以提早结束搜索过程,避免全搜索,从而减少编码过程的时间。计算机仿真显示,对3幅复杂性不同的测试图像,在影响解码图像主观质量很小的情况下,与基本分形图像编码算法相比,该文方案的编码速度平均加快60多倍。     

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.     

改进转动惯量特征的快速分形图像编码算法

全搜索分形图像编码过程特别耗时的原因在于,每个range块都需要在一个很大的domain块池里寻找最佳匹配domain块。为了改进这个缺点,重新定义了图像规范块的转动惯量特征,证明了它与匹配均方根误差间的关系不等式,据此提出了一个限制搜索范围来加快编码过程的算法：一个待编码range块的最佳匹配块搜索范围仅在与它的转动惯量特征值相近的domain块的邻域内搜索,邻域半径的大小由预先设置的误差阈值来确定。三幅图像的仿真结果表明,它确实能够在不降低解码图像质量的情况下,通过减少搜索范围达到了平均加快全搜索分形编码算法的编码速度26倍左右（误差阈值为10）,且也优于转动惯量算法和三均值特征算法。     

分形图像编码的快速算法

分形图像编码是一种很有前途的限失真编码方法。该方法具有复杂度高、计算量大的缺点,因此导致编码时间长。编码时间主要花费于在一个通常较大的码本中搜索每个输入子块的最佳匹配块。针对这个问题,通过分析图像子块的纹理特征与分数盒维数的关系,提出一个基于分数盒维数分类的快速编码算法。实验结果显示：对三幅512×512标准测试图像,与全搜索基本分形编码算法相比,该算法既能加快编码速度30倍左右,也能实现更好的解码图像质量。     

基于分数盒维数的快速分形图像编码

分形图像编码是一种很有前途的压缩技术,但编码时间长阻碍了它的广泛应用。分形编码的时间主要花费于在一个海量码本中搜索每个输入子块的最佳匹配块。针对这个问题,提出了一种快速分形编码算法,它基于图像块的分数盒维数特征,能够在较小的搜索范围内完成输入子块的最佳匹配。实验结果显示,该算法能够大大缩短编码时间,同时实现和全搜索分形编码算法相同或更好的图像质量。     

基于质心特征和重要敏感区域分类的分形图像压缩算法

图像压缩是数据传输和存储中必不可少的过程,分形图像压缩方法因其压缩方法简单、可任意尺度下重构、解码速度快且压缩比高具有独特优势,但传统分形图像压缩方法存在编码时间过长的缺陷。针对压缩比和恢复效果之间的不平衡问题,在确保图像恢复效果前提下,需要解决编码时间过长的问题。因此,提出了一种基于质心特征和重要敏感区域分类的分形图像压缩算法,通过构造质心特征,将基本分形算法中R块在码本中搜索最小均方误差MSE的问题转换为利用质心特征码本寻找最佳匹配块的问题,简化了块搜索过程,将全局搜索变为局部搜索,同时对重要敏感区域采取全局搜索的方式,以增强恢复图像的视觉效果。实验仿真结果表明,质心特征方法可以有效缩短编码时间,在保证图像恢复效果前提下,本文所提算法相较于基本算法最高可以节省大约64%的编码时间,相较于双交叉和特征方法,可以达到更好的恢复效果。     

缩减码书的快速分形图像编码算法

为了提高分形图像编码算法的编码过程速度,首先从理论上证明了一个联系均方误差和相似度的不等式,并基于匹配对子块的相似度和domain块的标准差,设置了两个剔除条件,用来减少码书容量,然后通过缩小最佳匹配块的搜索范围,以达到加快编码速度的目的。对4幅复杂性不同的测试图像进行的仿真结果显示,在对解码图像主观质量影响很小的情况下,该方案大大加快了基本分形图像算法的编码速度。     

一种基于矩不变量的快速分形编码方法

目前分形图像压缩的最主要问题是其编码时间太长,这主要是因为在分形编码时,对每一个待编码值域块都需要比较数量巨大的定义域块才能找到它的最优匹配块。通过深入分析分形编码过程,文章首先提出了一种图像的矩不变量,它在灰度仿射变换下保持不变,并以此作为图像块的特征来为分形编码中的图像块进行分类,从而得到了一种基于矩不变量的快速分形编码方法:将定义域块按其矩不变量进行分类,在编码时对每一个待编码值域块,其最优匹配块只在其同类或相邻类的定义域块中寻找,从而大大地减少了定义域块的比较数目,缩短了编码时间。实验证明,与已有的分类方法相比,该文方法在解码图像质量基本满意的基础上,极大地提高了分形编码的速度。     

基于与中间块比较的快速分形图像编码

针对基本分形图像编码算法时间过长的问题,提出了一种基于与中间块比较的快速分形编码算法。该算法是对基于形态特征的快速分形图像编码算法的改进,将形态特征意义下的最近邻匹配改进为与中间块的误差意义下的最近邻匹配,并且在最近邻的邻域内进一步搜索最优匹配父块时,对各父块进行8种等距变换,而不是在找到最优匹配父块后进行,同时引进误差阈值来控制子块搜索的邻域范围。实验结果表明,该算法编码速度大大提高,并且在相近编码时间的前提下该算法的解码图像质量比基于形态特征的算法好。     

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。     

一种图像序列小波系数的分形编码算法

提出了一种使用分形映射实现图像小波子带系数编码的新的方案。利用小波各子带系数之间的相似性,定义了一种前后小波带内的父子节点间的映射结构关系,从而对Ｒａｎｇｅ块进行分形匹配。编码无须搜索Ｄｏｍａｉｎ块,解码也无须迭代;并且对已编码的码流,采用算术编码以获得进一步的压缩。对图像序列,则采用条件补充（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ Ｒｅｐｌｅｎｉｓｈｍｅｎｔ）进行帧间编码,以减少算法运算量,增加实时性。实验结果     

使用2－范数匹配的快速分形图像编码算法

尽管分形图像压缩在高压缩比时具有高的重建图像质量,但由于它编码过程耗时而未能在图像压缩领域广泛应用。为了提高分形图像编码过程的速度,提出了基于2－范数匹配的快速分形图像编码算法,该算法先把码书里的码块按2－范数大小赋序,然后对每个输入Range块,在赋序码书中寻找与它的2－范数最接近的码块,进而在这个码块的领域内搜索Range块的最佳匹配块。计算机仿真结果显示,在不影响基本分形图像编码算法解码图像质量的情况下,该方案大大加快了它的编码速度。     

基于相似比的快速分形编码算法

对于分形图像编码时间过长这一问题,目前已经提出很多种解决方法,大多数都是基于分类或是特征匹配的搜索方法。把全局搜索转化为一定意义下的局部搜索是加速分形编码的一种有效可行方法。文中提出了一种基于相似比的分形编码算法并给出了可行性分析,该算法将全局搜索转化为相对意义下的近邻搜索,大大减少了搜索最佳匹配块的时间。本算法只搜索与值域块相似比相差较近的码本块,减少了搜索对象。实验结果表明,该算法在保证一定的重建图像质量前提下,大大提高了编码速度。     

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。     

一种基于字典的快速分形图像编码方法

针对传统分形图像编码方法编码时间较长的问题,提出一种基于字典的快速分形图像编码方法。利用Julia分形集通过较少参数即能产生丰富图像的特点,将其做成压缩字典,对任意图像均可在字典内查找到合适的定义域块。实验结果表明,在保证编码效果的前提下,该方法可以提高编码速度,尤其对于大尺寸图像,提升幅度更为明显。     

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...