基于与中间块比较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,提出了一种基于与中间块比较的快速分形编码算法。该算法是对基于形态特征的快速分形图像编码算法的改进,将形态特征意义下的最近邻匹配改进为与中间块的误差意义下的最近邻匹配,并且在最近邻的邻域内进一步搜索最优匹配父块时,对各父块进行8种等距变换,而不是在找到最优匹配父块后进行,同时引进误差阈值来控制子块搜索的邻域范围。实验结果表明,该算法编码速度大大提高,并且在相近编码时间的前提下该算法的解码图像质量比基于形态特征的算法好。     

基于相关信息特征最近邻搜索的快速分形图像编码

针对分形图像压缩算法编码时间过长的问题,提出采用相关信息特征作为最近邻搜索特征的快速分形编码算法.通过深入分析图像子块的结构特性,提出相关信息特征的定义,证明并分析了采用该特征进行最近邻搜索操作的合理性.与传统特征相比,相关信息特征能够更好地反映子块的结构特性,所以基于相关信息特征的最近邻搜索能够更准确地确定后续局部匹配的范围.实验表明,在编码时间相同的情况下,本文算法较其他三种同类算法能够得到更好的解码图像质量.     

基于规范子块五点和的快速分形图像编码

分形图像编码通常需要较长的时间,编码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,提出一个限制搜索空间的算法.它主要基于图像块的一种新特征——五点和,把搜索范围限制在初始匹配块(五点和意义下与输入R块最接近的D块)的邻域内.实验表明:该算法能够大大减少子块匹配比较的数量,与基于叉迹的快速分形算法比较,在相同的搜索邻域内,在编码时间、图像质量和压缩比方面都更优.     

基于图像块叉迹的快速分形图像编码算法

摘要分形图像编码能够在高压缩比下高质量地重构图像,但需要较长的编码时间．因此,迫切需要各种快速编码算法以扩大其应用领域．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,该文提出一种快速分形编码算法,它基于图像块的一种新特征——叉迹,能够在较小的搜索范围内完成输入子块的最佳匹配．实验显示,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．     

基于规范块半范数的快速分形编码算法

分形图像编码通常需要较长的时间,编码时间主要花费在一个海量码本中搜索每个输入子块的最佳匹配块。在提出的叉迹算法的基础上,提出一种快速编码算法。它主要利用一种新定义的特征——规范块半范数,把搜索范围限制在初始匹配块（在半范数意义下与输入子块最接近的码块）的邻域内。实验显示,与叉迹算法比较,该算法在编码时间和图像质量方面都取得了更好的效果。     

基于分数盒维数的快速分形图像编码

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。     

图像子块特征匹配的快速分形编码算法

基于分块迭代函数的全搜索分形图像编码算法,因其编码过程特别耗时而限制了它的诸多应用。为了减少编码时间,通过定义每个range块和domain块的子块特征,根据匹配均方根误差与它的关系,设计出一个限制搜索空间的新算法。一个待编码range块和它的最佳匹配domain块的子块特征应该接近,因此,每个range块的最佳匹配块搜索范围仅限定在与其子块特征接近的domain块邻域内,以达到加快编码过程的目标。14幅图像的仿真结果表明,该算法能够在[PSNR]降低0.73 dB（其结构相似性[SSIM]值仅下降0.002）的情况下,平均加快全搜索分形编码算法的编码速度99倍左右,而且也优于其他特征算法。     

一种优选码书搜索的分形图像编码算法

为了克服分形图像编码计算量大、编码时间长的缺点，提出了一种结合图像自身特点的优选码书搜索、自适应误差门限的分形图像编码算法，并结合四叉树编码算法展示了该算法搜索效率高、编码时间短、重建图像质量高的优点。实验证明，该算法能大大缩短编时间，为分形编码走向实用创造了条件。     

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.     

基于改进Criminisi算法的地基云图修复方法

全天空成像仪（Total sky imager,TSI）对天空进行观测时,设备的结构特点会使采集到的云图信息不完整,对图像的分析造成不利影响。针对Criminisi算法修复地基云图所造成修复顺序发生错误、图像不连续以及匹配块遍历搜索时间复杂度大的问题,本文提出了一种基于改进Criminisi算法的地基云图修复方法。该算法改进了优先权计算公式,引入地基云图独特的红蓝比特征作为置信项,使得含有更多信息的像素块具有更高的优先级,在搜索匹配块的过程中,基于启发信息选择匹配区域的大小,避免了搜索到离待修复块较远的相关性较低的匹配块,也有效缩短了匹配块搜索时间,降低了算法的时间复杂度。实验结果表明,改进后的Criminisi算法具有较好的图像修复效果,且降低了时间复杂度,提高了修复效率。     

分形图像编码的快速算法

分形图像编码是一种很有前途的限失真编码方法。该方法具有复杂度高、计算量大的缺点,因此导致编码时间长。编码时间主要花费于在一个通常较大的码本中搜索每个输入子块的最佳匹配块。针对这个问题,通过分析图像子块的纹理特征与分数盒维数的关系,提出一个基于分数盒维数分类的快速编码算法。实验结果显示：对三幅512×512标准测试图像,与全搜索基本分形编码算法相比,该算法既能加快编码速度30倍左右,也能实现更好的解码图像质量。     

改进转动惯量特征的快速分形图像编码算法

全搜索分形图像编码过程特别耗时的原因在于,每个range块都需要在一个很大的domain块池里寻找最佳匹配domain块。为了改进这个缺点,重新定义了图像规范块的转动惯量特征,证明了它与匹配均方根误差间的关系不等式,据此提出了一个限制搜索范围来加快编码过程的算法：一个待编码range块的最佳匹配块搜索范围仅在与它的转动惯量特征值相近的domain块的邻域内搜索,邻域半径的大小由预先设置的误差阈值来确定。三幅图像的仿真结果表明,它确实能够在不降低解码图像质量的情况下,通过减少搜索范围达到了平均加快全搜索分形编码算法的编码速度26倍左右（误差阈值为10）,且也优于转动惯量算法和三均值特征算法。     

基于质心特征和重要敏感区域分类的分形图像压缩算法

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。     

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。