IFS分形图像快速压缩编码

本文在Ｊａｃｑｕｉｎ所提出的分形方块编码基础上提出了改进算法，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。     

噪声图像的分形压缩编码研究

分形图像压缩编码是近年来产生的新的图像压缩编码技术,由于其具有极高的压缩比而获得广泛的关注。主要讨论了图像小波域的去噪问题以及如何将小波域的去噪与分形图像压缩方法结合起来,以获得良好的编码效率和图像质量。     

分形编码参数的研究

本文在Ｊａｃｑｕｉｎ所提出的分形方块编码基础上,对于分形编码系数进行了分析,并针对其不同特点提出了相应的压缩算法,使得压缩比由原来的 ５：１提高到 ７：１。     

加速分形方块编码

一、引言自然界具有标度不变的自相似结构,图像是自然界的反映,因此也存在分形特征[lj。图像的分形特征为分形图像编码提供了物理依据。自80年代中后期,Barnsley等人提出分形图像压缩的概念川以来,分形图像编码作为一种新的具有高压缩比潜在能力的图像编码方法,越来越受到广泛的关注。分形图像编码就是将自然界图像普遍存在的自相似结构用某种函数映射关系的形式表达出来,在这些函数映射关系满足     

基于图像细节子块的分形编码压缩方法

针对现有方法在编码含丰富细节信息的图像时编码时间长,编码小尺度子块时压缩率不高的缺点提出改进方法。该方法是基于Jacquin编码的理论,采用对编码子块划分为细节和非细节部分子块的方法,从而减少编码子块的数量,缩短编码时间,提高在小尺度子块划分下图像的压缩率。结果证明,对于含丰富细节信息的图像,子块数量减少到1/3,编码时间缩短1/3。     

基于分形维匹配的编码算法

本文主要描述的是图像处理方面的分形模拟。构造自相似图像,可以由一小组点通过仿射变换重复映射而产生,而这只需要存储一些起始点和作用到这些点上的变换规则即可。本文从分形维的特征出发,提出了基于分形维进行的迭代函数系统（IFS）匹配的分形编码算法（FIFS：Field Iterated Function System）,这不但获得了很高的压缩比,同一般的分形编码相比,还取得了较快的编、解码速度和自相似匹配误差测算方法。     

分形图象压缩的快速算法

缩短分形块编码时间是进行分形图象压缩的关键问题之一。该文从邻域匹配、对比度因子的选取、预处理等方面提出了一些降低编码时间的方法。文章重点阐述了这些方法的原理和有关实现算法。实验结果表明，该文所提出的方法在提高编码速度上具有较好的效果。     

基于IFS块的快速图象编码算法

文中首先叙述了目前分形块编码研究领域大致情况，然后，提出了一种新的快速编码算法，用Ｌ１距离替换了以往算法所用的Ｌ２距离，把匹配过程转换成类似于矢量量化的搜索过程，因而采纳了许多矢量量化的加速算法，还讨论了以平坦区的处理并提出了新的剖分方法，取得了较好的效果，同其它的分形块编码方法相比，该算法大大缩短了编码时间，改善了压缩图象的质量，特别是它能较大程度地消除块效应，压缩比也有了进一步的提高。     

分形图像初探——基于IFS图像分形压缩的研究

本论文从分形的基本理论入手,进而对IFS分形压缩编码的思想、算法等方面进行了综合性的介绍,使用VC＋＋语言根据迭代函数系统算法生成了一幅简单的分形图（Sierpinski垫片）,验证了迭代函数系统是生成分形图的一种简单有效的方法。     

结合压缩感知理论的快速分形编码

针对分形编码因为高压缩比所造成的编码失真以及编码时间过长的问题,提出了结合压缩感知理论的快速分形编码算法.该算法基于小波变换系数的特性,对变换后的低频子图分形编码,再根据压缩感知理论高效采样编码的特点以及低频差值子图及其它子图的稀疏性,通过压缩感知理论对低频差值子图及其它子图采样再编码,弥补分形解码后图像的失真和细节信息的缺失.实验结果表明,该算法不仅缩短了编码时间,而且在压缩比相当的情况下,能够获得高质量的重构图像.     

缩减码书的快速分形图像编码算法

为了提高分形图像编码算法的编码过程速度,首先从理论上证明了一个联系均方误差和相似度的不等式,并基于匹配对子块的相似度和domain块的标准差,设置了两个剔除条件,用来减少码书容量,然后通过缩小最佳匹配块的搜索范围,以达到加快编码速度的目的。对4幅复杂性不同的测试图像进行的仿真结果显示,在对解码图像主观质量影响很小的情况下,该方案大大加快了基本分形图像算法的编码速度。     

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．     

基于分数盒维数的快速分形图像编码

分形图像编码是一种很有前途的压缩技术,但编码时间长阻碍了它的广泛应用。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,提出了一种快速分形编码算法,它基于图像块的分数盒维数特征,能够在较小的搜索范围内完成输入子块的最佳匹配。实验结果显示,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。     

基于行列式的快速分形图像编码算法

分形图像编码是一种很有前途的限失真压缩方法,然而,它存在计算量大的缺点,导致其编码时间过长。分形编码的时间主要花费在一个通常较大的码本中搜索每个输入子块的最佳匹配块。针对此问题,提出了一个加快编码的方案,它基于图像块的规范化行列式,能够在相对小的搜索邻域内找到输入子块的最佳匹配块。对3幅512×512测试图像的实验结果显示,与全搜索基本分形算法比较,依赖于搜索邻域的大小,该算法既能在峰值信噪比相同的情况下实现编码速度加快30倍左右,也能在主观质量略有下降的情况下实现编码速度加快1 000倍以上。     

基于DCT快速变换的图像压缩编码算法

在JPEG标准中,基于图像压缩的有损压缩算法中的离散余弦变换（DCT）,应用于很多图像压缩场合,并且在实际操作中,能获得较高的压缩比,同时压缩后的图像与原始图像的视觉效果基本相同,因此得到了广泛应用。为了达到提高图像质量的目的,文中提出了一个基于二维离散余弦变换（DCT）的图像压缩改进算法,该算法通过设置量化系数来控制图像压缩数组的大小。同时,在图像压缩部分利用DCT快速算法。仿真实验结果表明：该算法进一步提高了图像的峰值信噪比（PSNR）和主观视觉质量。     

基于子块特征的快速分形图像压缩算法

针对分形图像压缩编码时间过长的缺点,提出一种改进算法,利用子块的相似特征,将基本分形图像压缩的全搜索过程,转化为相对差意义下的最近邻搜索,在搜索过程中只搜索与值域块相对差相近的码本块,减少了搜索范围。实验结果表明,该方法与基本分形图像压缩相比,在保证解码图像质量的同时,有效地加快了编码速度。     

一种基于字典的快速分形图像编码方法

针对传统分形图像编码方法编码时间较长的问题,提出一种基于字典的快速分形图像编码方法。利用Julia分形集通过较少参数即能产生丰富图像的特点,将其做成压缩字典,对任意图像均可在字典内查找到合适的定义域块。实验结果表明,在保证编码效果的前提下,该方法可以提高编码速度,尤其对于大尺寸图像,提升幅度更为明显。     

基于最小均方误差准则的自适应图像压缩编码算法

探讨了一种基于最小均方误差准则的自适应图像压缩编码算法（ＭＭＳＥＡＣＣ），该算法将最小均方误差ＢＴＣ、内插法和四叉树技术有机结合起来，根据图像的局部特性调节编码算法。仿真结果表明ＭＭＳＥＡＣＣ算法与Ｎａ－ｓｉｏｐｏｕｌｏｓＰ等提出的自适应算法相比，在相同的压缩倍数下，能得到更好的编码性能。     

基于哈夫曼编码的矢量量化图像压缩算法

现有边缘匹配矢量量化(SMVQ)算法没有考虑码字索引分布规律。针对该问题,通过理论分析得到码字索引严重非均匀分布的规律,基于该规律提出结合哈夫曼编码的SMVQ图像压缩算法。实验结果表明,与穷尽搜索算法相比,该算法在保持相同编码质量的情况下,编码码率下降50%,与SMVQ相比,其PSNR提高0.8 dB,编码码率下降30%。     

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。