基于四叉树的分形图像编码中的剖分决策函数

为了得到可变的位率,在分形图像压缩中经常采用四叉树分割方法。该文提出了一种基于模糊积分的剖分决策函数——模糊均差,可以在改善图像编码质量的同时增加编码速度。也分析比较了其他一些常用的剖分决策函数。     

简单多边形凸单元剖分的编码算法

本文通过对凹对分类编码的研究，提出了一种复杂度为Ｏ（ｎ＋Ｎ＾２）的简单多边形的凸单元剖分算法。     

持续性三角剖分算法研究

详细介绍了Guy B1elloch等人提出一种新的支持持续性三角剖分的表示和一个新的三维凸包算法，同时介绍了基于核表示的地形模拟算法的实现，并比较度量了其实际应用的性能。     

分形图象编码

在收集和阅读与分形图象编码有关文献的基础上,对分形图象编码的研究现状和发展前景进行了介绍和评述。     

约束三角剖分研究

约束三角剖分在有限元分析和信息可视化等工程领域具有重要的应用背景,同时是计算几何和计算机辅助几何设计的一个热点问题.本文首先对约束三角剖分进行了分类,然后对其发展及典型算法进行了分析和讨论,最后对约束三角剖分所存在的问题和进一步发展进行了分析.     

三角剖分综述

多变形的三角剖分是计算几何中的基本问题,本文简述三角剖分的基本理论及应用,对三角剖分算法做简要的综述,为设计更好的三角剖分算法提供一定的依据。     

用于构造等值面的剖分立方体算法的改进及应用

本文以传统的用于构造等值面的剖分立方体（ＤｉｖｉｄｉｎｇＣｕｂｅｓ）算法为基础，提出了算法加速的几点改进方法。给出的新的数据结构及算法，在三维等值面实时操作中有重要的意义。结合所提出的算法，给出了三维图象所表示的物体的交互测量方法。最后，以医学ＣＴ和ＭＲ数据为背景，实现了上述方法。结果表明，本方法较原算法的效率有很大的提高，便于实时交互操作     

有限差分网格自动剖分技术研究

根据STL文件格式，提出了拓扑结构优化分层算法，从而大大加快剖分速度和效率；在剖分的过程中利用数据可视化技术对剖分结果进行分层实时处理，从而大大提高剖分过程的透明性。根据快速分层优化原理和数据可视化理论，开发了基于遗传算法的均匀网格自动剖分软件。     

任意多边形内带特征约束的散列数据的最优三角剖分

给出了一种新的基于Ｄｅｌａｕｎａｙ三角形化的任意多边形边界内散列数据的优化三角剖分算法，该算法可允许散列数据任意复杂的折线及封闭多边形环的特征约束。算法用统一的数据结构来记录散列数据、约束特征和三角剖分信息，并且引入了辅助窗的概念，从而使优化剖分和加入约束容易实现。     

基于像素采样的分形图像编码算法

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算法技术．但是,基本的分形编码算法是耗时的,由于在基本编码算法中值域块要在庞大的定义域块库中搜索最佳的匹配块．为了减少编码时间,该文提出了基于像素采样的分形编码方案．该方案既不需要复杂的理论分析,也不需要改变现有的分形编码、解码过程,因此能够以直接的方式引进其他的块速的编码算法．计算机仿真显示,在PSNR降低的情况下,编码的匹配搜索时间大幅度减少,同时解码图像的主观质量并没有很大程度上明显降低．     

基于相关系数的快速分形图像编码算法

自Jacquin提出的分形块编码以来,各种改进算法不断出现,不同程度地减少了编码时间.该文基于相关系数的快速分形图像编码算法,从理论上研究了图像块匹配误差度量和图像块相关系数之间的关系,论证了极小化图像块的均方误差等价于极大化图像块的相关系数,提出了基于相关系数的分形图像编码算法,实现了在解码图像不降质的情况下大大地缩短了编码时间.     

分形编码在人脸识别中的应用

利用人脸固有的对称特性,提出了基于对称性与方差的快速分形人脸图象压缩算法.对于一值域块,与其匹配的定义域块被限定在其对称区域中,从而可加快编码速度.本文分析了分形码的特点,定义了图象间分形码距离,进而提出了基于分形码的人脸识别算法,并对该算法的时间复杂性作了分析.通过在ORL和YALE人脸库上的实验结果表明,本文提出的识别算法的识别率分别可达到88%和92%,与本征脸方法基本持平,比直接采用基于方差的分形编码方法要高,且本文算法在人脸有装饰物情况下具有一定的稳定性,实验还对识别算法中参数的取值作了分析.     

基于图像细节子块的分形编码压缩方法

针对现有方法在编码含丰富细节信息的图像时编码时间长,编码小尺度子块时压缩率不高的缺点提出改进方法。该方法是基于Jacquin编码的理论,采用对编码子块划分为细节和非细节部分子块的方法,从而减少编码子块的数量,缩短编码时间,提高在小尺度子块划分下图像的压缩率。结果证明,对于含丰富细节信息的图像,子块数量减少到1/3,编码时间缩短1/3。     

数字信号的分形编码与分形插值

近几年来，分形编码方法受到高度重视。本文介绍了分形编码与解码的基本理论，提供了一种对一维数字信号进行自动分形编码、分形解码和分形插值的方法     

基于相似比的快速分形编码算法

对于分形图像编码时间过长这一问题,目前已经提出很多种解决方法,大多数都是基于分类或是特征匹配的搜索方法。把全局搜索转化为一定意义下的局部搜索是加速分形编码的一种有效可行方法。文中提出了一种基于相似比的分形编码算法并给出了可行性分析,该算法将全局搜索转化为相对意义下的近邻搜索,大大减少了搜索最佳匹配块的时间。本算法只搜索与值域块相似比相差较近的码本块,减少了搜索对象。实验结果表明,该算法在保证一定的重建图像质量前提下,大大提高了编码速度。     

基于HVS分类及邻域搜索的快速分形图像编码

针对基本分形图像编码算法时间过长的问题,提出了一种基于HVS分类及邻域搜索的快速算法。根据HVS特性将子块分为平滑类子块和非平滑类子块,对于平滑类子块直接存储其均值,以减少需要搜索匹配父块的子块数;对于非平滑类子块,从离其最近的父块开始搜索,在搜索父块时,剔除与当前子块的近似度不满足要求的父块,并引入误差阂值和搜索父块的最大次数来控制子块的搜索过程。实验结果证明,该算法大大提高了编码速度。     

基于HVS分类及邻域搜索的快速分形图像编码

针对基本分形图像编码算法时间过长的问题,提出了一种基于HVS分类及邻域搜索的快速算法。根据HVS特性将子块分为平滑类子块和非平滑类子块,对于平滑类子块直接存储其均值,以减少需要搜索匹配父块的子块数;对于非平滑类子块,从离其最近的父块开始搜索,在搜索父块时,剔除与当前子块的近似度不满足要求的父块,并引入误差阈值和搜索父块的最大次数来控制子块的搜索过程。实验结果证明,该算法大大提高了编码速度。     

基于新型四叉树分割的快速分形图像编码

针对现有的基于四叉树的分形编码算法比较耗时的问题,提出了一种基于新型四叉树分割的快速分形编码方法。首先根据人眼视觉系统（HVS）特性分割出子块,再将各不同尺寸子块所对应的父块库中的父块按标准差排序。对于每一子块,在对应的父块库中寻找其在标准差意义下的最近邻父块,然后在该父块的邻域内进一步搜索最佳匹配父块,同时引进误差阈值来控制子块的搜索过程。实验结果证明,该算法的编码速度大大提高。     

基于标准差的快速分形图像编码

由于基本分形图像编码过程非常耗时,本文提出了一种基于标准差的快速分形编码方法.先将子、父块按标准差分为平滑块和非平滑块.码本由所有非平滑父块构成,并按标准差赋序.若子块为平滑块,直接存储其均值,否则在赋序码本中寻找其在标准差意义下的最近邻父块,进而在该父块的邻域内进一步搜索最佳匹配父块,搜索时需对父块进行8种等距变换,同时引进误差阈值来控制子块搜索的邻域范围.实验证明,该算法编码速度大大提高,并且该算法在相近编码时间前提下的解码图像质量及在相近峰值信噪比（PSNR）情况下的编码速度均优于基于图像块叉迹的快速算法.