基于预测模型的分形图象缩编码方法

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。     

基于迭代分形的图象压缩和检索方法

图象所具有的海量性和无序性的特点，决定了多媒体应用的构建必须解决图象数据的高效压缩和有效检索两个关键问题，而由于传统的压缩和检索技术的研究是相互分离的，因而限制了多媒体应用系统整体性能的提高，针对此问题，从两者相互结合的观点，对图象压缩和检索方法进行了研究，首先在小波变换域内，基于迭代分形对图象数据进行压缩，然后在图象分形码的基础上，利用迭代函数系统分布特性构建的特征量来支持图象检索，实验结果验证了该方法的可行性和有效性，同时也表明了基于迭代分形的图象检索方法所具有的巨大应用潜力。     

基于小波变换的分形预测图象编码方法

提出一种把小波图象编码与分形图象编码相结合的新的编码方法。图象经过小波分解后,呈现出两种相似性;一种是图象本身的自相似性,一是同方向不同分辨率子图象之间的互相似性。利用第二种相似性,也即利用低分辩率子图象为同方向讷经子图象进行分形预测编码。由于小波分解后低分辨率子图象的范围比高分辨率子图象的小一倍,故该编码一般的分形编码方法大大缩短了编码的时间,就编码的效果而言,该方法也比较令人满意。     

一种基于分形小波变换的工业电视图象编码方法研究

通过分析工业电视图象的特点,提出了一种基于分形小波变换编码的工业电视图象压缩方法,从而较好地解决了分形编码只能压缩静止图象的不足,该方法不仅适合于煤矿工业电视图象压缩,而且还可用于其它背景区图象相对静止的工业电视图象的压缩编码,实验结果表明,该法可取得较高压缩比和峰值信噪比,因此具有实用价值。     

序列图象的似分形编码方法

该文将目前分形图象编码中描述图象自相似性的方法,用于对序列图象中图象间互相似性的描述,并提出了一种称为似分形的序列图象编码方法。与传统的分形编码方法相比,这种方法由于在编码时不受分形编码特有条件的限制,解码时也不需要迭代,因此编码速度和编码质量都得到一定程度的提高。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于相似块线性旋转变换的分形图象编码方法

针对Jacquin分形编码算法中选取的相似块数目较少,从而与图象块匹配的效率不高的缺点,提出了通过线性旋转变换来扩充相似块数目,以进行最佳匹配的分形编码方法,与通常方法不同,为了充分发掘图象自身的相似性,该方法首先在图象中的多个方向上选取相似块,然后通过对称变换和线性旋转变换生成新的相似块集来进行编码,当旋转方向数取4时,就可以将Jacquin提出的Isometries变换归结为该方法的一种特例,通过调整旋转方向的数目,能有效地改善Isometries变换相似块数目不足的缺点,并得到了较优的压缩结果。另外,针对线性旋转变换还提出了基于查找表的加速算法,从而显著减少了编码时间。     

结合小波变换的零搜索分形图象编码

为提高分形图象编码的质量,缩短编码时间,针对Monro在文献[1]中提出的零搜索分形图象编码方法,其恢复图象在存在的块效应的问题,提出了一种结合小波变换的多项式近似快速分形图象编码方法,该方法是利用各频带间能量分布不均衡的特性,构造一种结合小波分解的分形图象编码算法,首先对图象进行塔式离散正交小波变换,然后再对小波系数进行分形编码,实验结果表明,用该算法对图象进行编码,不仅使恢复图象的质量得到了较大的提高,而且编码时间仅用1．48s。     

算术编码在分形图象压缩中的应用

结合近年来对分形块编码的研究成果,实现了其编码和解码过程;并且通过研究存储数据之间的内在联系,提出对不同的数据按不同的原则进行分类,然后分别施行算术编码。分析数据及实验效果说明,改进的编码算法在不影响信噪比的前提下得到了较好的压缩比。     

基于四叉树的自适应门限分形图象IFS压缩方法

为了克服四叉树分块ＩＦＳ编码过程中,排列块与区域块的匹配误差不考虑输入图象特点这一缺点,提出了一种新的基于迭代函数系统（ＩＦＳ）进行静止灰度图象压缩的方法。该方法是根据当前排列块的方差来确定它与区域块的匹配门限。经分析证明,这种基于自适应门限的ＩＦＳ编码方法与人类视觉系统的特性基本相符,而且实验也证明,这一自适应门限的编码方法提高了ＩＦＳ图象压缩的适应性。     

一种基于子波变换的图象尺度边缘提取方法

图象多尺度边缘是图象的重要特征，已广泛应用于处理和计算机视觉等多个领域。本文给出一种基于子小我的图象多尺度边缘提取方法。实验证明该算法是行之有效的。     

基于四叉树分割的分形图像编码改进方法

目前分形图像压缩存在的最主要问题是编码速度慢。主要原因是搜索最佳匹配的定义域块耗时太多。本文通过分析影响分形图像编码速度的相关因素，对基于四叉树的分形图像编码提出了一种改进方法。通过缩小搜索范围达到提高搜索效率的目的。实验结果表明，该方法在相近的峰值信噪比和压缩比的情况下，编码速度得到了较大的提高。     

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。     

基于ROI的分形图像压缩编码

分形图像压缩由于具有非常高的压缩比越来越受人们的关注,但是高压缩比的图像方块效应非常明显,这在很大程度上影响了解码图像的质量。为了解决这个问题,借鉴JPEG2000中提出的ROI概念,提出了将感兴趣区域（ROI）图像编码与分形图像压缩编码相结合的图像编码方法,使得重构的图像中感兴趣区域的保真度高于背景区。该方法很好地解决了图像的压缩比和重构图像质量之间的矛盾。实验结果证明：此方法在获得较高压缩比的同时,压缩编码时间大为降低,解码图像质量也有较大的改善,且总体编码性能优于JPEG编码。     

分形编码算法及其参数的研究

通过对分形算法的研究,提出一种新的仿射参数，针对新参数的特点采用了相应的压缩算法。同时，对其它分形参数也作了相应的研究，尤其是对8种对称变换模式和定义域块的块间距离进行了深入的分析，从而可以获得较高的压缩比和较少的编码时间，然而解码图像质量并没有明显下降。     

一种基于小波变换结合反向迭代修正的VQ图象压缩编码方法

将反向迭代法引入对ＶＱ（矢量量化）编码误差进行修正，从而使建立在小波变换基础上的ＶＱ编码方法的重建图象质量得到改善，使信噪比（ＳＮＲ）提高了３～８ｄＢ。对于与训练集内样本相差较大的图象在压缩比相同的条件下，改善重建图象的效果尤为明显。     

基于特征值的快速分形图像编码算法

基于分形图像编码算法的仿射参数,研究了值域块方差、比例因子s和均方误差之间的关系,分形图像编码的收敛特性和比例因子s的取值特点,在此基础上提出了特征值算法。实验证明该方法可显著减少编码时间,提高压缩比。     

图象分形压缩映射存在性的构造性证明和应用

给出了图象分形压缩映射存在性的一个构造性证明,并应用在图象编码中,此外,根据缩映射存在性的构造证明过程,提出了分形编码的一个新算法。实验表明,在提高图象恢复质量的同时,运算时间也大大缩短。     

分形图像编码中自相似性的研究

本文通过对图像自相关模型的研究,提出了判断图像自相似性强弱的方法,该方法定义了一个自相似系数来表征图像的自相似性。通过实验验证应用本文定义的自相似系数判断,在同一程度上,自相似系数越大,图像的分形压缩编码后效果越好。     

一种基于分形的图像编码改进算法

本文提出了一种新的基于分形的图像编码改进算法,该算法结合小波变换多分辨率分析的特点,对分解后的高层子图像进行基本分形编码,根据不同层子图像之间的相似性,由高层分形编码构造低层子图像分形编码,同时根据不同方向子图的纹理特征不同,采用不同形状的块进行分形预测,实现图像压缩。实验证明,这种改进算法能够大大缩短分形编码的时间,并取得较高的压缩比。