一种基于新型四叉树的快速分形图像压缩算法

现有的快速分形编码算法多数是在没有考虑人眼视觉系统（HVS）的前提下实现的,针对这个问题,利用HVS的特性,提出了一种基于新型四叉树的快速分形图像压缩算法.在算法中,一幅方形图像先被分成四个大小相等的方块,然后测试每一方块是否满足一致性标准.如果满足标准则不再细分,否则将其分为大小相等的四块,再对每一块实施一致性检验.重复此过程直到每一块都满足一致性标准为止.理论分析和试验结果表明,相对于经典分形压缩方法,本文算法在获得相近重建图像质量的同时,压缩比和编码速度都有了显著的提高,是一种有效的分形图像压缩编码方法.     

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。     

差量分析和四叉树结合的分形图像编码算法

针对分形图像编码时间过长的问题,提出了差量分析和四叉树结合的分形图像编码算法。在搜索码本集合中运用差量分析匹配准则,只搜索那些符合差量分析匹配准则的定义域块,从而降低了搜索过程的复杂度,完成编码。实验表明,提出的算法较方差算法和改进四叉树分割算法速度分别提高了5.87倍和7.84倍,解码图像的峰值信噪比基本不变。     

基于四叉树分割和多分辨率相关的快速小波分形编码

提出一种基于四叉树分割和多分辨率相关的快速小波分形编码算法。在对图象小波变换后进行四叉树分割编码的过程,利用小波变换的多分辨率分析特性,在多分辨率相关的基础上,对分形匹配搜索域进行自适应调整。实验结果证明该算法的有效性：压缩比和信噪比下降很少,编码时间只需十秒钟左右。     

基于分形图像编码的小波补偿算法

提出了一种对图像进行分形“粗略”（概貌）编码,“细节”（边缘）信息通过小波变换提取图像高频信息进行补偿的编码算法。该编码算法中,小波变换产生的高频小波系数根据系数重要性采用类似嵌入式小波零树编码方式进行编码,从而具有比特率可控等特点。通过实验表明,新编码算法的编码效果优于分形自适应四叉树编码算法和小波变换编码算法。     

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。     

基于人类视觉系统的彩色图像分形编码算法

在分析传统的四叉树分形编码算法的基础上,将人类视觉系统(HVS)的特性引入到值域块的四叉树划分中,在定义域池的生成以及值域块与定义域块的匹配上采用分类的方法,然后利用彩色图像R,G,B三个分量的相关性,将三色分量图按某种方式组合成一个灰度图像,提出一种使用HVS的彩色图像分形编码算法.实验表明,在保证图像解码质量的情况下,该算法比Fisher和JPEG算法能达到更高的压缩比,并且在编码时间上优于Fisher算法.     

基于四叉树的分形图像压缩编码算法的C 实现

该文首先介绍了分形图像压缩的基本理论,如迭代函数系统,拼贴定理等。然后重点研究了基于四叉树的分形图像压缩编码算法。最后通过编写代码实现此算法,并与基本的分形图像压缩算法进行试验比较,进行总结。     

一种基于相邻匹配的分形图像检索算法

分形码用来描述图像内跨尺度相似性冗余信息。通过分形码记录图像特征并将其用于图像相似度判断及图像检索。基于自适应四叉树分割方法,提出了图像快速分形编码方法。所提方法通过邻域内固定块的相似性判别快速提取分形码,减少了图像分割层次,缩短了编码时间并保证了图像解码质量。同时提出了一种新的快速判别图像间相似块的距离公式,提升了图像相似度判断的准确性。实验结果表明,相对于灰度直方图判别法,本算法大幅提高了图像检索的查全-查准率。相比于文献中的分形检索算法,本算法缩短了编码时间并降低了分割块数,从而提高了检索效率。     

一种使用四叉树分割的分形信息隐藏算法

目前的正交分形信息隐藏算法在进行正交分形编码时都是等分割原始图像,这样无法自适应图像内容且耗时,并且在处理彩色图像时没能考虑分量之间的相关性以及拼贴误差,因此鲁棒性较差。提出一种采用四叉树分割的正交分形信息隐藏算法。该算法能够根据图像特征实现原始图像的四叉树分割,同时考虑彩色图像R、G、B三个分量的相关性,提取亮度分量进行分形编码,并利用拼贴误差特性,动态调整分型参数的修改量来嵌入秘密图像。实验及应用表明,该算法编码时间短、具有很好的透明性以及对JPEG压缩、加噪、滤波、几何形变等具有较好的鲁棒性。     

一种分形彩色图像压缩编码方法

在分析彩色图像色彩三分量r,g,b的相关性和分形四叉树编码层次信息冗余性的基础上,提出了一种分形彩色图像压缩编码方法.它将图像的3个独立的颜色分量按某种方式组合成1个来搜索匹配块,从而将需要存储和搜索的3个颜色分量匹配块(SFC方法)减少为1个,并且对四叉树层次信息进行压缩.此外,采用不同的组合,得到了几个图像压缩比和解码质量相近的编码方法,其中使用亮度分量的方法比使用其他方法速度更快.实验结果表明,它优于SFC方法及标准JPEG方法,不失为一种好的分形彩色图像压缩方法.     

分形图像编码的四叉树方法

提出了一种分形图像编码的方法－基于四叉树的分形图像编码（FICBQ）方法。这种方法采用二值图像的四叉树表示方法实现图像分割,图像块的尺寸可以动态调整。与基本自动分形图像编码（BAFIC）相比,它克服了图像分割时图像块尺寸固定的主要缺陷。FICBQ方法简单且易于实现,压缩比和编码速度得到明显提高。实验结果表明,该方法的RPSN和压缩率分别是29．37dB和11．09时,编码时间约是BAFIC方法的1／22。     

基于四叉树分割的分形图像编码的改进方法

针对在分形图像压缩中,为寻找最佳匹配块需要花费相当长的时间的问题,在四叉树进行图像分割的基础上提出了一种基于分类函数和γ函数的分形图像编码方法。通过该方法,可以将图像子块分成24类,并有效地确定一种变换,而不需将每一定义域块进行各种变换,节省了搜索空间。实验结果证明,该方法可使编码速度有较大提高,而解码图像质量无明显下降。     

基于自适应门限四叉树的分形图像压缩新方法

由Fisher提出的用于分形图像压缩的固定门限四叉树方法中，子块与父块的实验门限值一般由经验来设定，这直接影响了分形图像编码的效率，门限值的设定是分形图像压缩中的技术难点之一。考虑了输入图像的特点，给出了自适应门限的计算推导过程，提出了门限与子块的方差成正比的自适应门限的分形图像压缩方法。实验表明，对同类图像该方法压缩时间短，还原图像PSNR高，提高了分形压缩编码的效率。     

一种快速的智能型四叉树分形图象压缩方法

本文介绍了分形图象压缩理论，传统四叉树分形图象压缩方法及其不足。针对传统方法编码速度慢的缺点，本文介绍了一种有效缩小查找范围的智能回形查找方法并给出了算法。     

基于自适应四叉树分块和DCT变换的大幅面图像分形压缩算法

自Barnsley提出图像分形压缩编码的概念,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及Fisher提出了一种自适应四叉树的图像分块方法以来,图像分形编码得到了越来越多的研究,但图像分形压缩往往需要较长时间,这就给具体应用特别是大副面图像的压缩应用带来了困难。该文首先介绍了Fisher提出的基于自适应四叉树分块的图像分形压缩方法,然后在此基础上结合离散余弦变换（DCT）提出了改进算法。实验结果表明,这种改进算法在保持一定重建图像质量和较高压缩比的前提下,编码时间大大减少,对大副面图像的分形压缩非常实用。     

基于分形与JPEG的混合图像压缩算法

根据分形图像压缩算法具有潜在高压缩比的特点,提出基于分形与JPEG算法的混合图像压缩算法。将结合四叉树算法的分形图像压缩算法用于32×32和16×16的子块区域编解码,JPEG算法用于剩余区域编解码。实验结果表明,该算法具有较高的压缩比和解码图像质量,当压缩比较大时,其解码图像的块效应明显弱于JPEG算法。