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。     

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.     

免疫粒子群核模糊聚类快速分形图像编码

针对经典分形编码算法编码时间过长和基于K-均值聚类等快速分形编码算法依赖数据分布等问题,提出了一种基于免疫粒子群优化(IPSO)和核模糊聚类的快速分形图像编码算法.提出基于IPSO的核模糊聚类算法,将IPSO算法应用于聚类中心的求解中,并将其应用于分形图像编码,分别对子块和父块进行核模糊聚类,以更加合理的分类搜索取代全局搜索,减少编码时间.实验结果表明,新算法的编码时间约为经典分形编码算法的1/6,其峰值信噪比只略微下降;与基于K-均值聚类和基于粒子群优化聚类等快速分形图像编码算法相比,新算法能以更少的编码时间获得更高的峰值信噪比.     

一种快速、高效的分形图像编码方法

文章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的分形图像编码方法。其基本思路为：首先找到在方差意义下与R块最邻近的D块,在其左右k邻域内搜索与R块匹配的D块,如果没有搜索到满足预定阈值要求的D块,则对当前R块进行4值BTC编码。实验证明,该混合算法与传统的分形编码相比,节约了编码时间,说明该算法具有一定合理性与优越性。     

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．     

改进的四叉树图像压缩算法

分析四叉树算法的编码过程，提出了利用四叉树算法中匹配不成功父块的匹配搜索结果，给该父块下一级子块产生一个预先匹配搜索范围，减少重复搜索过程，从而实现下一级子块的快速匹配，缩短了整幅图像的编码时间。     

一种基于四叉树分形编码的数字水印算法

传统的利用分形编码嵌入数字水印的方法所需编码时间较长，对图像质量的影响大。提出了基于四叉树分形编码的水印算法，通过在不同寻找区域中搜索最佳匹配定义域块来嵌入水印。实验结果显示，与传统的方法相比，提出的方法在嵌入水印编码时间、图像质量和鲁棒性方面均有较大的改进。     

数字图象的金字塔型预测编码

金字塔型块预测编码结合了小波变换和分形编码的思路,用于图象编码可取得较好的效果.编码实验表明,这种算性能优于JPEG和分形Quadtree编码算法.针对该算法编码时间长的缺点,提出了邻域搜索法,使编码时间明显缩短.     

一种基于K-均值聚类优化的快速分形图像压缩算法

对搜索窗中的父块和子块，根据其方差的不同，利用K-均值聚类优化方法分别对子块和父块进行聚类，子块只对同一类中的父块进行匹配，从而大大缩短了编码时间。仿真实验结果表明，在不影响信噪比和压缩比的前提下，与经典分形压缩算法相比，该算法编码速度可提高大约5倍；同近期文献报道的基于方差的快速分形压缩算法相比，该算法的结果也有明显的改善。     

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.     

一种基于提升小波变换和快速分形的混合编码

分形图像编码是目前可达到的压缩比最高的编码技术,但由于编码时间长阻碍了它的发展。本文首先介绍了分形理论和提升小波变换理论,提出快速提升小波变换结合快速分形编码的混合编码方法。实验结果表明,该算法加快了图像的编码速度,同时压缩比也有很大提高。     

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。     

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。     

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．     

杨氏模量实验数据处理的程序设计

以物理知识为基础 ,从数学模型出发 ,用计算机语言设计编译了一套程序 ,用于计算杨氏模量及其不确定度 ,给出了程序框图和计算实例     

基于Krawtchouk矩不变量和核模糊聚类的快速分形编码

针对基于分类的快速分形编码方法存在着编码速度与解码质量间的矛盾,鉴于Krawtchouk矩不变量具有在仿射变换下保持不变的特性和核模糊聚类在处理非线性问题上的突出优势,本文首次将这两者引入到分形编码中,提出了基于Krawtchouk矩不变量和核模糊聚类的自适应分类快速分形编码方法。首先根据Domain块的方差将其粗分类,再根据Domain块的Krawtchouk矩不变量利用核模糊聚类对Domain块细分类。实验结果表明,与其他基于分类的快速分形编码方法相比,在解码图像质量提高的同时,大大加快了分形编码的速度。     

适于交通视频的时间可伸缩帧间快速编码算法

为了使分级B帧在交通监控视频中编码的计算复杂度得到进一步缩减,提出一种基于背景差分法的适合分级B帧的快速算法.通过改进的基于单高斯模型的时空背景建模方法获取背景图像|使用背景差法求出差值图像,通过滑动窗口去抖动算法正确获取运动区域|通过分析监控视频编码中影响分级B帧宏块模式选择的关键参数的统计数据,缩减可能编码模式,从而提高编码速度.实验表明:本算法与标准算法比较,在保证编码效率和解码视频质量的前提下,编码时间可以平均节省约85%.