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。     

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。     

基于JPEG2000的失真模型

研究了JPEG2000的压缩码流特性,给出了图像失真模型。通过将JPEG2000压缩码流的误码率映射到位通道编码码流的误码率,并结合位通道编码码流受误码影响不同,将图像失真与位通道编码码流的误码率建立了数学表达式。实验结果表明:该算法得出的失真值与实际基本一致,仅仅相差一个常数,这对发送端估计解码端图像失真很有参考意义。     

Efficient gray-level digital image watermarking based on vector quantization

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基于蚁群算法的快速分形图像压缩方法

目的针对基本分形图像方法中编码时间过长的问题，提出一种缩短分形图像压缩编码时间的改进方法。提高编码的效率．方法基于蚁群算法的分形图像编码方法．结果实现了分形图像定义域块的自动分类，在匹配时通过类内搜索代替全局搜索；在类内匹配时进行基于匹配概率搜索．结论从理论和实验结果分析表明，相对于基本的分形图像压缩算法，该方法在基本保持重建图像质量的前提下，编码时间大大降低。加快了分形图像压缩的速度．     

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。     

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．     

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。     

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。     

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．     

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.     

基于小波包变换的岩心图像压缩算法研究

由于特殊的地质环境和复杂的地质变迁,岩心图像普遍具有纹理丰富,边缘复杂的特点,较自然图像有很大差别。岩心图像采集过程中如果采用目前通用的压缩算法,会导致在低比特率下图像失真严重,不利于分析和识别。本文提出基于小波包的岩心图像压缩算法,首先采用基于熵的最优基选择算法对岩心图像进行小波包分解,在分解后的小波包子带结构上选择最优的码块尺寸采用JPEG2000编码。实验结果表明该算法获得的PSNR高于标准JPEG2000算法,并且纹理区域具有更好的主观视觉效果。     

基于分形的图像压缩

利用分形领域中的迭代函数系统来介绍分形的内涵,比较了确定性迭代算法和随机性迭代算法得到的分形图案,对如何利用IFS进行图像压缩进行了论述.     

一种基于DCT边缘模式分类的神经网络图象编码方法

对神经网络应用于图象数据的压缩编码进行了研究和分析，提出了一种基于ＤＣＴ边缘模式分类的神经网络图象编码方法，分析了网络中隐蔽层节点数与网络的记忆能力之间的关系，在网络的学习训练过程中，采用了一种多层前向网络的快速学习算法，并对其计算进行了进一步简化。初步实验结果表明，采用该方法较好地保持了图象中的边缘信息。     

A Novel Fractal Wavelet Image Compression Approach

By investigating the limitation of existing wavelet tree based image compression methods, we propose a novel wavelet fractal image compression method in this paper. Briefly, the initial errors are appointed given the different levels of importance accorded the frequency sublevel band wavelet coefficients. Higher frequency sublevel bands would lead to larger initial errors. As a result, the sizes of sublevel blocks and super blocks would be changed according to the initial errors. The matching sizes between sublevel blocks and super blocks would be changed according to the permitted errors and compression rates. Systematic analyses are performed and the experimental results demonstrate that the proposed method provides a satisfactory performance with a clearly increasing rate of compression and speed of encoding without reducing SNR and the quality of decoded images. Simulation results show that our method is superior to the traditional wavelet tree based methods of fractal image compression.     

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。     

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。     

M集在分形图像压缩编码中的应用

目的构造一个固定的压缩字典,改变传统的一幅图像对应一个压缩字典的分形图像压缩方法,解决Mandelbrot图像在分形图像压缩算法中的应用问题.方法采用函数f(z),改变参数z,生成不同的曲线,用灰度值量化规则进行量化,得到许多幅图像块,可以构成丰富的压缩字典,编码时将父块进行自适应合并分割,与压缩字典中的图像块进行匹配,选出满足条件的图像块,再对该图像块进行编码;解码时读取压缩字典,重建图像.结果该算法编码过程中生成丰富的压缩字典,所以解码图像质量高,并且比传统分形图像压缩算法压缩比高,解码速度快.结论该算法减少了搜索时间.实验证明本算法实现简单、可行,具有良好的压缩效果和高质量的重建图像.     

Remote sensing image compression for deep space based on region of interest

A major limitation for deep space communication is the limited bandwidths available. The downlink rate using X-band with an L2 halo orbit is estimated to be of only 5.35 GB/d. However, the Next Generation Space Telescope (NGST) will produce about 600 GB/d. Clearly the volume of data to downlink must be reduced by at least a factor of 100. One of the resolutions is to encode the data using very low bit rate image compression techniques. An very low bit rate image compression method based on region of interest(ROI) has been proposed for deep space image. The conventional image compression algorithms which encode the original data without any data analysis can maintain very good details and haven't high compression rate while the modern image compressions with semantic organization can have high compression rate even to be hundred and can't maintain too much details. The algorithms based on region of interest inheriting from the two previews algorithms have good semantic features and high fidelity, and is     

非线性分形图像压缩编码的优化

从减少搜索匹配块的数目入手,提出了一种旨在降低分形编码的复杂度,缩短编码时间的分形图像压缩的改进算法.提高了经典分形编码的压缩效率,并且保证获得高质量的重建图像.本算法采用了将方块转换为圆盘的方式来完成值域块与定义域块的匹配,扩充了编码字典.同时,对圆盘匹配中最大旋转角度进行了概率上的最优定位,优化了搜索块的范围,缩短了块的匹配时间.实验结果表明,本算法简单、有效,并具有良好的压缩结果和高质量的重建图像.