一种基于压缩感知的快速混合分形编码算法研究

针对分形编码的方块效应以及编码时间过长的问题,本文提出分形编码与压缩感知的混合算法.该算法只对低频子图进行分形编码,减少编码时间;再对低频差值图像以及其他子图进行压缩感知编码,以补充分形解码后图像所包含的信息.实验表明：对全局图像的小波变换缓解方块效应,只对低频子图进行分形编码大大提高编码速度,对差值图像以及其他子图的再编码提高了整个重构图像的质量.     

一种基于压缩感知的快速图像处理算法研究

图像分形编码处理数据较多、压缩编码时间过长。论文提出了一种快速图像处理算法,对低频子图进行分形编码,以缩短图像压缩编码的时间,然后采用低频差值,对图像实施压缩感知编码来获取解码之后包含的图像内容信息。实验结果表明本文算法可以提高图像分形编码速度,改进重构图像的解码质量。     

一种基于小波变换的分形图像编码压缩算法的研究

有效的编码压缩算法是图像数据存储和传输的关键。本文在分析基本分形编码压缩算法(FCC)优缺点的基础上，提出了一种新的结合小波变换的分形图像编码压缩算法(DWT—FCC)，该算法首先对图像进行二级小波变换分解，然后对分解后的高层子图像进行基本分形编码，并根据不同层子图像结构间的相似性，由高层分形编码构造低层子图像分形编码，实现图像的编码压缩。实验结果表明，该算法在缩短图像编码时间和提高压缩比方面，均取得了良好的效果。     

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。     

基于遗传分形编码的嵌入式小波图像编码算法

在分析小波变换与分形编码特点的基础上,提出了一种新的基于遗传分形编码的嵌入式小波图像编码算法。根据图像进行小波变换分解为不同空间频带上的子图像这一特性,对其低频子带进行基于遗传算法的分形编码,利用遗传算法的快速全局搜索能力提高分形编码中值域块与定义域块的匹配搜索速度;对其高频子带部分进行阈值去噪处理后进行SPIHT编码,两部分同时进行,提高图像的压缩效率。实验结果表明：同传统的分形编码和SPIHT编码压缩方法相比,该算法在图像的重构质量方面有所提高,尤其是在中低码率下PSNR(峰值信噪比)得到了较大提高,并且算法执行时间明显减少。     

基于小波变换和自适应标矢量混合量化的图像压缩

本文提出了一种基于小波变换和自适应标矢量混合量化的图像压缩技术.该算法首先将图像分成不同层次不同频率的子带,对含能量大的低频子带采用无失真的DPCM编码;利用相同方向不同尺度子带之间的相关性,对其余的高频子带利用自组织特征映射神经网络进行矢量量化编码,实验证明此方法兼顾了图像的压缩比、编解码时间以及重构图像质量等因素.     

基于压缩感知理论的图像重构算法研究

压缩感知理论突破了奈奎斯特采样频率的限制,利用该理论研究和实现了新的图像压缩采样方案.该方案利用小波变换和阈值处理相结合实现图像稀疏化,利用标准伪随机数均匀分布和二维中心傅立叶变换生成随机测量矩阵,并对小波变换后的高频子带进行加权采样,采用分段正交匹配追踪算法实现采样数据重建.仿真实验结果表明,该方案重建图像效果好.     

基于小波分解的快速分形图象压缩算法

为了解决传统分形压缩编码时间过长的问题 ,提出了一种基于小波分解的快速分形图象压缩算法 .该算法利用小波分解后各频带间能量分布不均衡的特性 ,将集中图象主要能量的低频域看作是一种图象 ,进行传统分形编码 ;然后利用小波分解后不同分辨率子带图象之间的相似性 ,用低频域的全搜索代替传统算法中整个区域的全搜索 ,将在低频域得到的分形参数进行适当的比例变换得到整幅图象的分形码 ,解码时 ,进行同传统算法相同的迭代过程 ,所得解码图象即为原图的逼近图象 .实验结果表明 ,该算法在压缩比不变 ,且基本不影响恢复图象质量的前提下 ,大大提高了编码速度 ,明显改善了分形图象压缩中编解码时间的不对称 .     

一种基于小波变换的图象分形编码压缩算法的研究

有效的编码压缩算法是图象数据存储和传输的关键 .为了更方便地进行图象存储和传输 ,在分析基本分形编码 (FCC)压缩算法优缺点的基础上 ,提出了一种新的结合小波变换的图象分形编码 (DWT- FCC)压缩算法 ,该算法首先对图象进行二级小波变换分解 ,然后对分解后的高层子图象进行基本分形编码 ,并根据不同层子图象结构间的相似性 ,通过高层分形编码来构造低层子图象分形编码 ,以实现图象的编码压缩 .实验结果表明 ,该算法在缩短图象编码时间和提高压缩比方面 ,均取得了良好的效果 .     

一种小波域内的BP神经网络图像压缩方法

通过时Mallat算法和提升小波变换的比较,并分析图像经过小波变换后系数的分布特点,提出了一种新的将提升小波变换和BP神经网络相结合的图像压缩方法.根据小波变换后图像的绝大部分能量都集中在小波变换的低频部分这一特性,利用BP神经网络,对不同的频带子图进行不同压缩比的压缩,从而得到高质量的重构图像.结果表明,该算法不仅有较高的压缩比,而且获得了质量较高的重构图像,对背景简单的图像压缩效果尤为明显.     

双层非负矩阵分解的分形图像压缩算法

分形图像压缩作为一种基于结构的图像压缩技术,在许多图像处理中得到了应用。但是分形图像压缩的编码阶段非常耗时,且重建图像的质量效果不佳。针对这些问题,提出了一种基于双层非负矩阵分解的分形图像压缩编码算法。在传统的非负矩阵分解理论上,将投影非负矩阵分解与[L3/2]范数约束相结合,可以在较短的时间内提取具有代表性的图像特征。算法采用双层非负矩阵分解提取原始图像的特征,对图像的特征进行[K]均值聚类,根据对应索引得到分类的图像块,在相应类别块里进行正交稀疏分解得到分形码,最后重建图像。实验结果表明,与快速稀疏分形图像压缩理论重建的图像相比,双层非负矩阵分解的分形压缩算法提高了重建图像的质量,同时缩短了编码时间。     

基于分形特征的半调图像无损压缩算法

针对分形编码不能直接用于半调图像的问题,结合有序抖动半调图像特点改造仿射变换,提出一种基于分形特征的的半调图像无损压缩算法.对分块后的半调图像进行块匹配编码,从中提取码本,并记录相应的编码参数,利用哈夫曼编码对码本和编码参数做进一步压缩.实验结果表明,该算法的压缩效率较高.     

IFS分形图像快速压缩编码

自Ｂａｒｎｓｌｅｙ提出分形图像编码的概念,特别是Ｊａｃｑｕｉｎ给出了第一个完全由计算机自动完成的图像编码算法以来,分形图像编码得到了越来越多的关注,但分形图像压缩往往需要较长时间,这就给具体实用带来了巨大困难。本文首先给出分形图像压缩理论,然后在Ｊａｃｑｕｉｎ所提出的分形方块编码基础上提出了改进算法,包括建立小方块被匹配概率活动表,按相似度找到匹配块,隔点计算法等。针对上述改进算法,作了具体实验。实验结果表明,与基本自动分形图像编码方法相比,在保持重建图像质量的前提下,运算时间大大下降,加快了分形图像压缩速度。     

基于匹配概率活动表的分形图像快速压缩编码算法

本文在Jacquin提出的自动分形图像编码算法的基础上,针对各定义域块与值域块的匹配概率不相等,提出了基于匹配概率活动表的分形编码算法,为进一步加快编码速度,从理论上重新定义了定义域块与值域块间距离的计算,并分析了值域块类型与门限取值间的关系,并经实验给出了门限的具体数值。实验结果表明,与基本自动分形图像编码方法相比,在保持重建图像质量的前提下,运算时间大大下降,加快了分形图像压缩速度。     

图象的部分分形映射压缩算法

自Ｂａｒｎｓｌｅｙ提出分形图象编码的概念，特别Ｊａｃｑｕｉｎ给了第一个完全由计算机自动完成的图象编码算法以来，分形图象编码得到了越来越多的关注，一种新的趋势是将分形编码方法与其他方法相结合，结合方式之一是只图象中的一部分进行分形编码而其他部分采用不同的编码方式，文中针对这一思想给出部分分形映射，并对其在不同条件下的收敛性，拼贴定理等性质进行了讨论，对这一思想的可行性在理论上得到了一些有益的结论，还     

一种基于小波变换的邻域搜索分形图像编码

本文根据文献的研究结果,对传统的分形图像编码算法加以改进,即使用邻域搜索法代替传统的全局搜索法。并将其运用到图像小波变换后的低频部分,同时为得到较好的图像恢复效果,对高频部分采用进行零树编码。实验表明,该方法在较好的恢复图像的前提下,大大的提高了编码的速度。     

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。     

基于CS理论的嵌入式监控系统视频编码

将压缩感知理论应用于视频编解码中,给出了视频图像帧内和帧间编码的CS采样图像编码与重构新方法.通过仿真实验表明在图像编解码系统中,与传统视频编码方法相比,结合CS理论的方法能得到更高质量的重构图像,PSNR有较大提高.     

基于三维块特征分类的彩色图像编码

将彩色图像的R、G、B三帧作为整体考虑，并利用三维离散余弦变换（3D-DCT）进行压缩编码是彩色图像编码的新方法。为了进一步提高基于该方法的彩色图像编码效率，该文提出了基于三维块特征分类的彩色图像编码算法。实验结果表明，该方法同传统彩色图像编码方法相比，在保证相同的恢复图像效果时，将压缩比提高了约22%，也能够进一步提高基于3D-DCT的彩色图像压缩编码的性能。