基于改进遗传算法的分形图像编码

为解决传统分形图像编码方案中块匹配时间过长的问题,提出一种结合图像块平均偏差的改进遗传算法,利用改进遗传算法的最优解搜索能力替代分形图像编码中复杂的块匹配过程,结合对比度因子的约束,限定遗传算法的搜索空间,缩短编码时间。实验结果表明,该方法与结合遗传算法的同类改进算法相比,能在缩短编码时间的同时,有效提高解压图像质量。     

基于改进遗传算法的分形图像编码

为解决传统分形图像编码方案中块匹配时间过长的问题,提出一种结合图像块平均偏差的改进遗传算法,利用改进遗传算法的最优解搜索能力替代分形图像编码中复杂的块匹配过程,结合对比度因子的约束,限定遗传算法的搜索空间,缩短编码时间。实验结果表明,该方法与结合遗传算法的同类改进算法相比,能在缩短编码时间的同时,有效提高解压图像质量。     

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。     

自适应遗传算法与分形图像压缩结合的新方法*

基于分形和分块迭代函数系统的特点,提出了一种改进的求解全局最优自相似分块的自适应遗传算法。算法中对父块个体的搜索空间采用格雷编码方法;定义子块与父块的最小匹配误差为适应度函数;提出改进遗传算法的线性自适应交叉和变异概率;采取优秀保护策略进行选择。实验结果表明,该方法在同类图像保证解压质量和压缩比的同时能明显缩短压缩时间,有效提高搜索效率。     

方差排序及相似膨胀分形压缩

该文就分形图像压缩中搜索与匹配过程的相似性,基于序列块和主块之间当前最小像差的方差信息,提出了一方差排序算法,该算法大大减少了对每个序列块进行搜索和匹配的主块数与相应的编码时间。同时又提出了一种不规则区域的图像分割算法,它比传统的基于块的分割获得了更大的压缩率。这两种算法结合使用可在较短的编码时间获得较高的压缩率。     

基于灰度共生矩阵和同步正交匹配追踪的分形图像压缩

针对传统分形图像压缩中存在计算复杂度高以及编码时间较长的问题,提出了一种基于灰度共生矩阵纹理特征的正交化分形编码算法。首先,从特征提取和图像检索的角度建立起范围块和域块之间的相似性度量矩阵,由此将全局搜索转化为局域搜索来缩减码本;然后,定义一个新的规范块作为新的灰度描述特征,从而简化了块之间的变换过程;最后,引入同步正交匹配追踪（SOMP）稀疏分解正交化分形编码的概念,将块之间的灰度匹配转化为求解相应的稀疏系数矩阵,进而实现了一个范围块和多个域块之间的匹配关系。实验结果表明,与稀疏分形图像压缩（SFIC）算法相比,所提算法在不降低图像重建质量的前提下节省平均约88%的编码时间;与双交叉和特征算法相比,所提算法能够在保持更好的图像重建质量的同时显著缩短编码时间。     

基于像素分布与三角形分割的快速分形图像压缩算法

为解决传统分形图像压缩算法中编码速度慢的问题,提出了一种基于像素分布和等腰直角三角形分割的快速分形图像压缩方法。利用离散质点系质心的唯一性以及质心位置不变的特点,实现了定义域块与值域块的匹配。对原始图像采用等腰直角三角形的划分方式,减少了定义域块的数量和搜索匹配块的运算次数,提高了编码效率。实验结果表明,该方法在保证图像解码质量的前提下,编码速度是传统分形图像压缩编码方法的3倍。     

基于遗传算法的异构分布式并行分形图像压缩算法

阐述了一种有效的基于遗传算法和迭代函数系统(IFS)的二值图像压缩的基本思想和实现算法。同时，根据现有的并行遗传算法的框架，实现了一种基于遗传算法的异构分布式并行分形图像压缩基本模型算法，并在此基础上提出了复杂模型的设计方案。理论分析及实验结果表明，该分布式并行算法有较强的搜索能力，算法效率、可移植性较高，能找到近似最优的IFS解，其解码图像十分相似于原图像，并有很高的图像质量及压缩比。     

三均值特征的快速分形图像编码算法

分形图像编码因在高压缩比时具有好的重建图像质量而备受图像压缩领域的极大关注,但它在编码过程特别耗时的致命缺点限制了其诸多应用。针对这个问题,新定义了图像块的规范块三均值特征,并根据匹配均方根误差与规范块三均值特征间的关系,提出了一个限制搜索空间的快速分形编码算法：一个待编码range块的最佳匹配块搜索范围仅在初始匹配块（与range块的三均值特征值相近的domain块）的邻域内,搜索邻域的大小由预先设置的剔除条件来自动控制。3幅图像的仿真结果表明,它确实能够在重建图像质量更好的情况下,平均加快了全搜索分形编码算法的编码速度29倍左右,且也优于新叉迹特征算法。     

基于GEP的分形图像压缩并行算法

传统图像压缩算法存在图像压缩率不高、寻找最优分形图像压缩编码速度慢的不足。为此,提出一种基于基因表达式编程(GEP)的分形图像压缩并行算法。分析二值图像压缩变换的求解过程,给出分形图像基因和染色体的编码表示,设计适应度函数,研究GEP遗传进化操作的编码步骤。在PC机群上的实验结果表明,与串行算法相比,该算法的图像压缩率较高、运行速度较快,具有线性加速比。     

基于广义Mandelbrot集的分形图像压缩算法研究

提出了以固定字典来代替传统的变化字典的方法实现分形图像编码。通过改变Mandelbrot集参数生成不同的曲线,并对其进行灰度值量化,得到相应得图像块,这样能构成丰富的压缩字典。在编码过程中,只需将待编码的图像块与字典中的图像块进行匹配选出满足条件的图像块,然后对相应的图像块进行编码,就可以实现图像的分形编码压缩。通过实验证明算法实现可行、有效,图像压缩效果理想,较大地提高了分形编码的速度。     

使用2－范数匹配的快速分形图像编码算法

尽管分形图像压缩在高压缩比时具有高的重建图像质量,但由于它编码过程耗时而未能在图像压缩领域广泛应用。为了提高分形图像编码过程的速度,提出了基于2－范数匹配的快速分形图像编码算法,该算法先把码书里的码块按2－范数大小赋序,然后对每个输入Range块,在赋序码书中寻找与它的2－范数最接近的码块,进而在这个码块的领域内搜索Range块的最佳匹配块。计算机仿真结果显示,在不影响基本分形图像编码算法解码图像质量的情况下,该方案大大加快了它的编码速度。     

基于演化算法的灰度图象压缩

基于分形和分块迭代函数系统(PIFS)的特点，本文提出了一种改进的用于求解具有全局最优的自相似分块的演化算法，详细地阐述了个体的编码方法、适应度函数的设计、遗传算子的设计和选择策略，通过实验结果表明，该方法解码质量好、编码速度快、压缩比高．     

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．     

一种基于图像纹理分析的分形和SPIHT混合编码

从研究分形图像编码和零树编码各自的优劣点以及它们之间的结合点出发,寻找了一种基于图像纹理分析的分形和SPIHT混合编码,目的在于充分利用景物特征和人眼的视觉特性,提高分形变换和零树在图像编码领域内的协同能力。该方法利用SPIHT算法位平面编码的渐进特性,用基于灰度模型的统计特征分类方法将分形和SPIHT相结合,得到更符合人眼视觉特性的编码方案。实验结果表明,该方法能进行较好的图像块分类,并取得较高的压缩比,而且在人眼视觉允许的范围内且同时又要求高压缩比的情况下具有优势。