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。     

图像编码的新方法——分形几何

介绍了分形几何的产生意义和作用、讨论了将分形几何应用于图像压缩编码时的变换算法，从而开辟了一条高压缩比的图像压缩编码的新思路。     

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。     

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。     

一种图像分形压缩的改进算法

将矩阵的相关理论运用到图像分形压缩中,简化了分形编码过程,在传统分形压缩的基础上,进一步提高了分形压缩比,同时,提出一种矢量法分形块分类的方法,缩短了分形编码时间.     

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。     

新的小波——分形混合编码方法：分类

利用小波变换域内小波系数的相似性,提出了基于分类的混合编码方法,和率失真原则找出适合于分形编码的小波树,对其进行分形编码,而对于零树不作编码,其余部分进行算术编码。这种方法提高了编码增益。实验结果表明该算法的性能优于PPC、SQS等混合编码方法。     

基于小波变换的分形与零树混合图像压缩算法

提出了一种基于小波变换的分形与零树混合的图像压缩方法．该算法采用小波变换将图像分解为不同方向、不同分辨率的子图像，在不同分辨率层将这些子图像以类似于零树的结构构成一棵棵的小波子树；在对每一棵小波子树编码时，根据最小误差标准进行分形编码，或零树编码、本算法不但充分利用了子带图像间的相似性和块内的自相似性，而且充分利用了小波变换后子图像块内(特别是高分辨层的子图像块内)存在的大量的局域性的冗余性．实验结果表明，与传统的基于小波变换的分形编码相比，该方法在较大的压缩范围内，都能够获得好的压缩结果．     

新的小波—分形混合编码方法：分类

利用小波变换域内小波系数的相似性 ,提出了基于分类的混合编码方法。利用率失真原则找出适合于分形编码的小波树 ,对其进行分形编码 ;而对于零树不作编码 ;其余部分进行算术编码。这种方法提高了编码增益。实验结果表明该算法的性能优于 PPC、SQS等混合编码方法。     

一种基于小波分解的无搜索分形图像压缩算法

在不同的小波尺度中，子块基于相应固定位置的父块进行编码，同时利用不同小波尺度之间的相关性进一步缩短编码时间．实验结果表明，与空间域无搜索分形图像压缩方法相比，提出的方法在解码图像质量略有损失的情况下，压缩比提高了近3倍，同时计算量减少了6／7．     

分形图像编码的研究

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。分形图像编码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,目前对它的研究比较广泛。本文着重阐述了分形图像编码的理论基础、编码方法、解码方法、基本特征及其发展现状和发展方向,并简要介绍了分形编码与其它工具相结合的方法。分形图像编码定将在图像压缩领域中发挥其更大的作用。     

基于提升小波变换的视频图像处理

根据提升小波变换的双向预测运动补偿以及动态自适应调整的特性,对MPEG-4标准编码产生的相邻图像质量剧烈波动的缺陷进行调整.利用三次样条函数进行样条逼近得出的算法,对调整后的图像进行压缩.通过对图像进行分析与仿真,结果提高了图像质量和压缩比,同时优化了边缘效应.     

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。     

基于小波分解和方向剖分的分形图像压缩方法

本文提出了一种基于小波分解和方向剖分的分形图像压缩方法,首先经过小波变换把Ｒａｎｇｅ块从空域转化为ＭＣＦ（ＭｕｌｔｒｉｅｓｏｌｕｔｉｏｎＣｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔＦｏｒｍ）域,在ＭＣＦ域内根据不同的方向将数据归类和“剖分”为水平纹理,竖直纹理,角点信息,对这三部分分别搜索各自的Ｄｏｍａｉｎ块和变换,它扩展了经典的分形图像压缩方法,提高了压缩比,减少了块效应,改善了图像质量。     

基于提升方案的整数小波图像编码

随着互联网的普及和图像应用范围的不断扩大，对图像的编码提出了新的要求，即不仅要求具有高的压缩比，还要求有许多新的功能，如渐进编解码、从有损压缩到无损压缩等。小波编码较好地实现了这一思想，因此奠定了它在图像编码中的地位。提升框架可以实现整数到整数的小波变换，克服了第一代小波变换所带来的缺陷。该文利用第二代小波变换的特性，提出了一种基于整数小波变换的图像压缩方法。首先充分利用小波系数的分布特性，将图像进行整数小波变换，然后对最低频子带采用DPCM预测编码，对其它子带采用零树加熵编码的方法进行编码。实验结果表明，该方法有较好的压缩性能。     

基于Harr小波提升格式的图像压缩方法

提出了一种哈达玛变换,离散余弦变换和小波变换相结合的混合型编码,即先采用哈达玛变换对图像压缩,再对处理后的图像用离散余弦进行压缩,最后采用提升Haar小波格式对图像进行了压缩,并引入零树小波分析,得到最优小波树。仿真结果表明,所提出的方法在灰度图像压缩效果方面优于一些传统的压缩方法。