基于深度学习的分形图像压缩编码模型设计

针对传统编码模型存在的图像分割处理效果不佳、分割精度不高、耗时较长以及编码质量较差的问题，提出基于深度学习的分形图像压缩编码模型。建立图像分割约束条件，对图像进行分割处理，以处理后的图像作为深度学习中ResNet网络模型的输入，提取原始分形图像的特征并将图像块分类；建立特征图像块匹配规则，排序图像块，记录分形码，将分形码作为图像在度量空间内的表现形式，通过度量空间的压缩变换实现分形图像压缩编码。实验结果表明：所提模型的图像压缩编码质量较高，具有一定的应用价值。     

基于分形理论的图像压缩编码技术

分形图像压缩编码是当今图像编码领域研究的热点之一，是一种具有独特优势且极有发展前途的数据压缩技术。本文从分形基本理论出发，对分形图像压缩编码思想、编码方法等进行了综述，并介绍了分形图像压缩编码的一些改进方法。最后，探讨了分形图像压缩编码的发展方向。     

基于矢量量化的层次分形编码方法

文中提出了一种新的分形图像压缩方法,该方法将矢量量化的概念应用于分形块编码中,对图像的平缓区进行矢量量化的线性组合编码,对图像的丰富细节区用分形编码,并且在分形编码时,采取了层次处理。实验表明,与基本的分形块编码方法相比,本文提出的矢量量化层次分形编码方法在保证一定的重建图像质量下,使图像的压缩比有了明显的提高,并且大大提高了编码和解码速度。     

基于图像活动性的序列图像分形编码方法

介绍了分形的概念以及分形压缩的主要思想;阐述了传统的分形图像压缩编码的基本原理与实现方法;提出了一种基于图像活动性序列图像分形编码方法。该方法首先由相邻帧之间的预测差值来判断当前编码块的活动性,然后根据图像的活动性,对不同特性的块采用不同的分形编码策略,最后对编码后得到的迭代函数系统（IFS）码进行可变长度编码（VLC）,以获得更高的压缩比。     

分形图像压缩方法

分形几何方法是一种新的图像压缩编码方法。本文介绍了分形几何和分形图像压缩的一些基本概念，以及以分形为基础的几种图像压缩编码方法。     

一种改进的分形图像压缩算法

为了提高分形图像压缩编码的速度,针对在基本分形图像压缩算法中值域块编码匹配搜索时需要对变换后的定义域块一一对应,导致编码时间较长的缺点,提出了一种基于菱形搜索算法的分形图像压缩编码新算法.菱形搜索算法是一种运动估计的快速搜索算法,主要过程是在所有的候选块中搜索当前块的最优匹配块.通过运用菱形搜索算法中的大小菱形模板进行匹配搜索,实验证明文中算法在提高编码速度和降低编码复杂度是有效的.     

多波段遥感图像的快速分形编码

分形图像编码用动态迭代过程的参数来表示相应的静态图像数据,可以突破熵压缩编码的理论界限,因而得到广泛的关注.将分形图像编码应用于多波段遥感图像压缩中,根据多波段遥感图像的特点,对基于四叉树分割的快速分形编码方法进行改进,令各个波段图像共享同一四叉树分割方式,同时,利用多波段遥感图像的谱间相关性,缩小仿射变换的搜索匹配空间,以此来提高压缩比和编码速度,实验表明,本方法能显著提高基于四叉树分割的分形编码方法的性能,取得了令人满意的结果.     

分形图像编码的原理及其发展趋势

介绍了分形图像编码的原理及分形图像压缩的编码方法，提出了分形图像压缩编码的改进方法及其发展趋势。     

基于遗传算法和迭代函数系统的图像压缩方法

分形图像编码是一种具有诱人前景的压缩编码方法,它能够实现很高的压缩比而且主观质量良好。由于分形编码中搜索与给定值域块了相匹配的定义域块的过程耗时很长,因此分形编码速度很低。遗传算法是一种在最优搜索应用中十分常见的高效搜索算法。文中在讨论研究遗传算法效率的基础上,将遗传算法应用到分形图像压缩编码中,有效地解决了分形图像编码中的最优匹配问题,实验结果表明将遗传算法与分形压缩编码有机地结合起来可以大大提     

基于视觉特性的分形图像压缩编码

介绍了分形的基本概念及分形的数学原理，并针对传统的分形图像压缩编码算法的不足之处，提出了一种基于视觉特性的分形压缩算法，该方法利用人眼对灰度变化的敏感程度与背景有关的特点，在综合考虑图像块的均值与方差的前提下，动态地改变分形压编码时定义域块仿射变换后拼贴到值域块的最小误差，从而提高了编码速度。     

基于视觉与标注相关信息的图像聚类算法

算法首先按视觉相关程度对标注字进行打分,标注字的分值体现了语义一致图像的视觉连贯程度.利用图像语义类别固有的语言描述性,从图像标注中抽取具有明显视觉连贯性的标注字作为图像的语义类别,减少了数据库设计者繁琐的手工编目工作.按标注字信息对图像进行语义分类,提高了图像聚类的语义一致性.对4500幅Corel标注图像的聚类结果证实了算法的有效性.     

一种新的基于图像增强的融合算法

针对一般融合算法在图像预处理上存在的不足,将图像融合引入图像预处理中,使待融合图像不仅得到增强,且不损失其他信息,为下一步图像融合奠定良好的基础,在此基础上对图像进行融合,其标准差、平均梯度、熵等图像评价指标都优于直接对图像进行融合,达到预期效果.     

数字图像拼接方法研究进展

数字图像拼接是指将具有重叠区的多幅数字图像或多帧视频通过配准和融合获得单幅宽视场图像或者动态全景图.数字图像拼接方法主要包括图像配准算法和图像融合算法.根据待拼接图像和拼接图像的特点,介绍图像拼接的4种基本类型,说明图像拼接的研究意义,概述近年来图像拼接方法的研究状况,最后分析图像拼接方法的研究动向.     

基于IMG红外图像的编码破解与格式转换

红外热像仪常见的图像格式为IMG,其编码规则有别于通常意义下的IMG图像,经研究发现:图像文件中保存每个像素点信息的数据(本文中称其为像素值)是随着该点的实际温度值单调递增的:利用神经网络得出像素点的实际温度与像素值间的函数关系,仿真误差低于0. 0001;据此构造温度值与灰度色彩的非线性关系,本文最后根据BMP图的编码规则,将红外热图转换成Windows下通用的图像格式,从而突破了热像仪器配套软件的禁锢,又可以得到图像最原始的温度信息,为进一步的红外图像处理打下了基础。     

光机装校阶段红外与可见光图像配准技术研究

针对在光机装校阶段,分析光学件和金工件的设计、加工和装配的累积误差对图像配准精度的影响。首先,分析在光机装校时采取主观评价方法评价图像配准质量的原因;其次,具体分析物镜的焦距和畸变误差、光轴一致性误差和探测器安装面误差对图像配准精度的影响。通过分析误差产生的原因,提出在光机装校时的解决办法。     

一种基于鱼眼图像的全景展开算法

针对在全景图像拼接技术中有着广泛应用的鱼眼图像校正问题,这里选择分辨率为800×800大小的鱼眼图片进行实验,利用鱼眼镜头垂直拍摄生成全景图的方法,运用图像像素点矩阵的变换,像素点数量的不变性,拼接其子图像,进而取得了良好的效果,由此得出了一种简单而有效的全景图展开算法。实验证明,算法简单、计算量小、实时性高、获得了良好的校正效果,达到生成全景图像的目的。     

多光学传感器的图像拼接系统的设计

当要求的场景尺寸超出一个光学传感器的范围时,同时取得一个完整的场景就成为难点。针对这一问题,提出一套小型的视场拼接系统。采用多个光学传感器同时对场景进行采集,得到几幅互相有一定重叠的图像。然后进行图像配准和图像融合,实现无缝大视场的拼接。     

基于图像特征的多元平滑算法

基于图像特征的分析,本文提出了一种能够最大限度地保持图像细节、且同时滤除图像随机颗粒噪声与结构性噪声的多元平滑算法。该算法优于图像系统通常采用的均值与中值滤波方法,能够使用于实时热成像系统图像处理场合     

一种水下图像增强算法的实现和仿真

〗由于水下环境的特殊性和复杂性,使得水下图像的质量差、图像对比度低。文中给出了一种基于空间域的图像增强方法,该算法利用均值算法估计水下图像背景,从原水下图像衰减背景图像,再对衰减背景之后的图像进行改进的图像锐化处理。通过对算法仿真结果的分析可知,处理后的图像整体对比度明显提升,同时使得目标的边缘更加清晰。     

地基毫米波辐射图像模拟生成方法的研究

分析了照相机和地基毫米波辐射计的成像机理，讨论了光学图像的分割和识别方法，论述了地物表面温度亮温、视温、天线温度和天空温度之间的关系，并在此基础上提出了一种用可见光图像模拟生成毫米波辐射图像的方法，该方法用于制作地图匹配制导中的基准地图，图像模拟的结果表明，该方法完全可行。