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基于改进K-均值聚类的快速分形图像编码算法 总被引：2，自引：0，他引：2
将先进的K-均值聚类理论引入到分形图像编码领域,是目前国际学术界的研究热点之一.本文全面分析了K-均值聚类的初始聚类中心选取问题,给出了基于均值一标准差的初始聚类中心选取新方案,并据此提出了一种新的快速分形图像编码算法.仿真实验表明,本文所提出的快速分形图像编码算法是一种高效的图像压缩方法,不仅其压缩效果明显优于传统K_均值聚类分形图像压缩方案,而且具有较短的编码时间.同时,该算法还具有较强的通用性与适应性(传统K-均值分形编码方法对于纹理图像压缩效果较差,而本文算法的压缩效果却较理想). 相似文献
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基于FCM聚类的快速分形图像编码算法 总被引：2，自引：0，他引：2
以模糊C-均值聚类(FCM)理论为基础,提出一种新的快速分形图像编码算法.该算法首先将原始图像划分成子块和父块,并对父块实施8种基本变换以生成父块组;然后对所有子块和父块组进行FCM聚类;最后选取隶属度最大的父块变换再进行分形编码.仿真实验表明,本文所提出的快速分形图像编码算法是一种高效的图像压缩方法,不仅其压缩效果明显优于K-均值聚类分形图像压缩方案,而且具有较短的编解码时间. 相似文献
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