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在分析小波变换与分形编码特点的基础上,提出了一种新的基于遗传分形编码的嵌入式小波图像编码算法。根据图像进行小波变换分解为不同空间频带上的子图像这一特性,对其低频子带进行基于遗传算法的分形编码,利用遗传算法的快速全局搜索能力提高分形编码中值域块与定义域块的匹配搜索速度;对其高频子带部分进行阈值去噪处理后进行SPIHT编码,两部分同时进行,提高图像的压缩效率。实验结果表明:同传统的分形编码和SPIHT编码压缩方法相比,该算法在图像的重构质量方面有所提高,尤其是在中低码率下PSNR(峰值信噪比)得到了较大提高,并且算法执行时间明显减少。 相似文献
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基于粒子群优化算法的分形图像压缩编码 总被引:2,自引:1,他引:1
针对基本分形图像方法中编码时间过长的问题和提高IFS自适应图像压缩编码方法的适应能力,在按人类视觉对比灵敏度分类的基础上,提出了一种源于鸟群捕食系统模型的粒子群优化算法(PSO)的分形图像IFS自适应压缩编码的新算法,这种自适应编码算法利用图像的自相似性以及应用PSO在分形编码过程中局部迭代函数系统(PIFS)参数的搜索。通过Matlab6.0实验仿真实验结果表明,此方法有效减小了搜索空间,加快了编码速度。基于视觉特性的粒子群分形编码算法明显优于传统的分形块编码算法。 相似文献
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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。 相似文献
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DCT域中的快速分形编码 总被引:3,自引:1,他引:3
分形图像压缩应用了图像的自相似性,目前许多对分形编码特性的研究都是在图像域中进行的。该文却试图探索在频率域中分形编码的特性。首先,综述了图像域中分形编码的特性,然后导出在离散余弦变换(简称DCT)域中仿射变换的伸缩因子和偏移量的对应公式。应用DCT的能量压缩特性,在度量图像子块和母块之间相似性中通过使用少量的低频DCT系数提出一种快速分形编码算法。接着进一步提出一种可能的快速混合分形编码的算法,该算法将快速搜索方法、统计规范化、频域比较结合起来。 相似文献
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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。 相似文献
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本文提出用概率逻辑神经网产生一类自(互)相似(分形)图的方法,指出这类图能用一组压缩编码表示,给出快速寻找该编码的算法,既识别该分形几何图的算法,证明该编码是最优的,即码的长度最短,这些成果有希望在图象压缩和模式识别中得到应用。 相似文献
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块匹配运动估计是视频压缩中的核心技术之一。研究高效的、快速的运动估计算法是目前视频压缩技术中研究的重要课题。通过对视频编码标准H.264采纳的UMHexagonS算法分析的基础上,对UMHexagonS算法中的终止搜索和搜索模板这两个部分进行了优化,有效降低了搜索点数,提高了运动估计算法效率。通过对四个典型的测试序列的实验证明,优化后的算法与原算法相比较,在图像质量几乎没有改变的情况下,运动估计时间平均减少了11.75%,提高了视频压缩实时性。 相似文献
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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。 相似文献
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一种结合矩阵相关系数的快速分形图像编码 总被引:1,自引:0,他引:1
分形编码是一种非常有潜力的压象压缩技术,但其算法过程耗时较长和计算复杂性过高,因此需要一种减少编码时间的方法.针对此问题,根据分形图像编码的特点,首先利用分形后定义域和值域之间的相关系数的大小来确定最佳的定义域块,提出了旨在降低编码复杂度和缩短编码时间的一种改进的快速分形编码算法.算法在编码搜索过程中,仅搜索符合条件的父块,从而减少搜索范围,降低编码时间.实验结果表明,算法与基本分形算法比较,在峰值信噪比和图像质量可以接受的情况下,使编码速度大大加快. 相似文献
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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。 相似文献
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图象的部分分形映射压缩算法 总被引:5,自引:0,他引:5
王舟 《计算机研究与发展》1998,35(3):199-204
自Barnsley提出分形图象编码的概念,特别Jacquin给了第一个完全由计算机自动完成的图象编码算法以来,分形图象编码得到了越来越多的关注,一种新的趋势是将分形编码方法与其他方法相结合,结合方式之一是只图象中的一部分进行分形编码而其他部分采用不同的编码方式,文中针对这一思想给出部分分形映射,并对其在不同条件下的收敛性,拼贴定理等性质进行了讨论,对这一思想的可行性在理论上得到了一些有益的结论,还 相似文献
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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 . 相似文献