基于预测模型的分形图象缩编码方法

给出了一个基于ρ图象模型的预测模型，用来预测分形图象编码中图象子块编码匹配成功的可能性以及匹配搜索空间的有效范围，并以此模型为根据提出了一种基于预测模型的分形图象压缩编码方案，大大减少了分形图象编码中不必要的尝试匹配搜索计算，实验结果表明该方案能够提高分形图象的编码速度，具有很高的实用价值。     

利用聚类技术改进分形图象压缩方法

分形图象压缩技术是近十年来提出的一种新的图象压缩方法,该方法利用自然界广泛存在的自相似性,以8种简单的仿射变换的组合对图象进行有损压缩,可得到较高的压缩比.但由于分形图象压缩的计算复杂度较高,计算量较大,限制了这一方法在现实中的应用.本文提出一种使用聚类及向量量化技术改进分形图象压缩的方法,降低了分形图象压缩的计算复杂度,提高了压缩效率.本文所述的方法已在c++Builder 6.0集成开发环境下实现了对彩色图象的压缩,并取得较好的实验效果.     

基于压缩域的图象检索技术研究进展

压缩标准的出现 ,使得图象数据格式普遍为压缩格式 ,从而促进了压缩域内图象检索技术的迅速发展 .为了使人们对基于压缩域的图象检索技术有一概括了解 ,该文对目前的压缩域检索技术进行了回顾和讨论 :首先 ,介绍了图象检索系统的基本概念 ;然后 ,分类分析了不同压缩域的检索技术 ,包括变换域方法 (如傅立叶变换、离散余弦变换 (DCT)以及子带和小波变换 )和空域方法 (如矢量量化和分形等 ) ;接着 ,对这些检索方法进行了讨论和比较 ,并得出一些有用的结论 ;还举例介绍了基于压缩域图象检索技术的实际应用 ;最后对压缩域图象检索技术的研究发展及其应用前景指出了一些可能的方向 .     

基于分形特征的细胞核表面纹理分析

提出了一种改进的基于分块迭代函数系统的分形维估计方法,对骨髓涂片中不同成熟阶段的粒细胞核表面的纹理进行了研究.该方法首先通过压缩仿射变换对细胞核灰度图象进行分块迭代函数系统构建,然后从该系统中提取出反映细胞核分形特征的匹配块因子、尺度系数等参数用于计算分形维.为了避免对细胞核表面分形维的过高估计,就匹配块因子、尺度系数的计算进行了改进.对60幅不同类型的粒细胞核表面图象进行比较实验,其结果表明该方法提取的分形参数可有效地反映不同细胞核表面间的纹理差异,它们可作为细胞识别中的新特征量.     

基于多项式近似的图象块分形压缩方法

分形图象压缩方法是一种利用图象自相似特性的新型图象压缩方法。本文介绍一种基于多项式近似的静止图象分形压缩方法，利用它对标准图象“Ｌｅｎａ”进行压缩，得到了令人满意的结果     

煤矿多媒体安全监视系统中基于IFS的图象压缩方法探讨

概述了分形及分形图象压缩编码的理论基础，讨论了基于迭代函数系统和新的分形图象压缩编码。     

基于PSTN的远程多媒体监控系统

基于PSTN网的远程多媒体监控技术,其关键是针对监控应用要求,在保证一定的图象和语音质量的同时,对图象与语音以尽量高的压缩率进行压缩,以及对图象与语音压缩进行实时处理,在所分析的基于PSTN的远程多媒体监控系统中,图像和语音压缩处理是采用H．263和G．732．1协议,首先介绍了该系统组成结构;然后在简要介绍基于H．263和G．732。1协议的图像与语音压缩算法的基础上,进一步讨论了针对远程多媒体监控的应用要求,基于图象与语音压缩的若干考虑,着重讨论和介绍了该系统的关键组成部分,即多媒体远程监控终端机的设计与实现,提出了基于高速DSP技术的图象与语音压缩实时处理的关键技术及所采取的措施,并对系统的主要性能进行了概略的介绍。     

一种基于分形小波变换的工业电视图象编码方法研究

通过分析工业电视图象的特点,提出了一种基于分形小波变换编码的工业电视图象压缩方法,从而较好地解决了分形编码只能压缩静止图象的不足,该方法不仅适合于煤矿工业电视图象压缩,而且还可用于其它背景区图象相对静止的工业电视图象的压缩编码,实验结果表明,该法可取得较高压缩比和峰值信噪比,因此具有实用价值。     

利用短信息传送静态数字图象

在对 CDMA蜂房移动通信系统短消息中心进行研究的基础上 ,对通过短信息的格式传输静态数字图象的可行性作了探讨。在静态数字图象的压缩和编码过程中 ,采用 JPEG压缩和基于小波分解与分形编码混合的图象压缩编码方法。     

基于JPEG2000的图象局部可分级检索

提出了一种基于JPEG2000的图象局部可分级检索方法。首先,对图象采用JPEG2000的基本算法进行压缩编码;然后,把压缩码流按零树结构编排,每个零树结构对应着图象的某个网格区域,从零树结构所包含的DWT系数可以分级重建这个网格区域的内容。检索时,先从图象的最低分辨率子图象（即LL子图象）的预览开始,一旦发现目标,则锁定目标;然后在空间分辨率和信噪比两个方面逐级浮现目标所在网格的内容。由于该方法仅仅使用部分压缩码流数据来恢复图象的局部内容,从而节省了大量的计算资源;最后给出了基于JPEG2000的图象局部可分级检索的实验实例。     

基于JPEG的图像检索综述

基于内容的检索是近年来的研究热点之一，现在已有许多基于象素域的图像检索技术，目前数据压缩也已成为多媒体应用的标准模式，静态图像压缩主要采用JPEG技术，研究基于传统JPEG和JPEG2000的图像检索方法成为必然。本文综述近年来出现的基于JPEG核心算法离散余弦变换和JPEG2000核心算法离散小波变换的图像检索技术。     

Image retrieval based on index compressed vector quantization

Increased amount of visual data in several applications necessitates content-based image retrieval. Since most of visual data is stored in compressed form, it is crucial to develop indexing techniques for searching images based on their content in compressed form. Therefore, it is desirable to explore image compression techniques with capability of describing image content in compressed form. Vector Quantization (VQ) is a compression scheme that exploits intra-block correlation and image correlation reflects image content, hence VQ is a suitable compression technique for compressed domain image retrieval.This paper introduces a novel indexing scheme for compressed domain image databases based on indices generated from IC-VQ. The proposed scheme extracts image features based on relationship between indices of IC-VQ compressed images. This relationship detects contiguous regions of compressed image based on inter- and intra-block correlation. Experimental results show effectiveness superiority of the new scheme compared to VQ and color-based schemes.     

三维离散余弦变换的分形视频编码方法

由于视频数据是时间轴上的二维图像序列,提出了利用分形和三维离散余弦变换相结合的视频编码方法。利用三维离散变换把三维视频数据从时空域变换到频域中,再利用分形技术在频域中来寻找对应每个可变三维频域值域块的最佳定义域块匹配。由于频域中DCT系数的强相关性和分形的高压缩性能,能够实现视频数据的高压缩。试验证明对于非实时处理低比特流视频,有一些应用前景。     

图象和视频的检索技术

随着网络技术的发展,多媒体数据将成为网络服务的主要内容,因此对多媒体数据管理问题的研究成为近几年的热点。由于媒体信息表现性质的不同,传统关系数据库的检索方式不再适用于图象和视频,因此,必须采用基于自身内容的检索方式。文章对基于内容的图象和视频检索技术分不同层次进行了全面的总结,内容包括依据基本特征,色彩、纹理、形状、和位置关系的技术,视频的场景分割、关键帧提取技术以及基于声音、文字的检索技术等,并阐述了各种方法的优缺点,现状及发展方向。     

利用纹理的两种图像检索方法的比较

在高度信息化的今天,基于内容的图像检索已经成为多媒体处理中的关键技术.纹理是描述图像时常用的一个概念,本文比较了综合纹理和像素中心、综合颜色和纹理这两种利用纹理特征的检索方法.对两百多幅植物花卉的图像库的检索实验结果表明,两种方法各有优点,但综合颜色和纹理的方法更符合人的视觉要求.     

基于边缘提取的分形图象编码方法

为了提高图象边缘提取时分类的准确性,在利用四叉树进行自适应图象分割的同时,将Laplacian算子作用于原始图象,然后从得到的边缘图像中,除去给定阈值的特定灰度层的图像后,即得到一种去除冗余,并突出边缘特征的图象,再将它应用于Domain块分类之中,可使分类结果更准确和更具客观性,计算机仿真解码实验结果表明,与其他同类的自动分形方法相比,该方法在编码速度、压缩比和恢复图象质量等方面均有显著提高。     

基于分形编码拓扑特性的图像检索

为了更有效、更准确地进行图像检索，提出了一种利用分形编码这项重要的拓扑特性来处理图像索引的新方法，即将图像经分形编码，首先得到每张图像的迭代函数，然后将其伴随图像存人数据库中，成为该图像的索引文件最后对数据库进行搜索时，则通过对此索引文件的比对来找出与查询图像相似的图像。反观使用其他方法建立的图像索引数据库，则无法证明其建立的索引文件具有上述特质。实验显示，图像经过分形编码所表现出的几何性质以及独特的有效性和鲁棒性，证明该方法是一个更有效率、准确度高的检索方法。     

A fractal-based clustering approach in large visual database systems

Large visual database systems require effective and efficient ways of indexing and accessing visual data on the basis of content. In this process, significant features must first be extracted from image data in their pixel format. These features must then be classified and indexed to assist efficient access to image content. With the large volume of visual data stored in a visual database, image classification is a critical step to achieve efficient indexing and retrieval. In this paper, we investigate an effective approach to the clustering of image data based on the technique of fractal image coding, a method first introduced in conjunction with fractal image compression technique. A joint fractal coding technique, applicable to pairs of images, is used to determine the degree of their similarity. Images in a visual database can be categorized in clusters on the basis of their similarity to a set of iconic images. Classification metrics are proposed for the measurement of the extent of similarity among images. By experimenting on a large set of texture and natural images, we demonstrate the applicability of these metrics and the proposed clustering technique to various visual database applications.     

分布并行的分形视频压缩技术

分形视频压缩建立在静止图像分形压缩的基础上,其压缩思想主要是对Jacquin分块方法的扩充,把二维的值域块和定义域块扩充成三维值域立方体和定义域立方体,或者采用帧间的分形压缩和帧内运动补偿相结合的办法。这两种方法所具有的大计算量限制了分形视频压缩的研究和应用。该文沿这两个思路引入了分布并行计算机制,从而缩短了压缩时间。     

Image retrieval based on histogram of fractal parameters

Image indexing and retrieval techniques are important for efficient management of visual databases. These techniques are generally developed based on the associated compression techniques. In the fractal domain, luminance offset and contrast scaling parameter are typically used as the fractal indices. However, luminance offset and contrast scaling parameter are strongly correlated. In this paper, we prove that range block mean and contrast scaling parameters are independent. Based on this independence, we propose four statistical indices for efficient image retrieval. In addition, we propose an efficient hierarchical indexing strategy based on the de and ac component analysis. Experimental results on a database of 416 texture images, created by decomposing 26 images, indicate that the proposed indices significantly improve the retrieval rate, compared to other retrieval methods.