一种基于邻域搜索的分形图像编码算法

分形图像编码以其高压缩比,使得它具有广泛的应用前景,但是传统的分形编码方法压缩时间长,这是因为在为每一个值域块寻找合适的定义域块时需要在码本中进行大量的搜索匹配。研究发现,和值域块最匹配的定义域块大多数在值域块的附近。根据这一结论,提出了一种基于邻域的螺旋式搜索方法,并利用图像块间的信息熵差值,缩减了搜索范围。另外对误差图像进行编码,作为解码图像的补充,提高了解码图像质量。实验表明,该方法在不降低图像质量和信噪比的前提下大大加快了编码的速度。     

结合块分类和邻域的随机化分形图像压缩算法

对随机分形压缩算法中存在较严重的方块效应及原因做了分析,并由此提出了改进算法.按定义域块和值域块的方差,将其分为平坦、边缘和中间3类,对每一值域块,先搜索属于该值域块邻域且为同一类的定义域块,如满足阈值条件,则将其记录下来,如不满足,则按随机分形压缩算法寻找其它定义域块.实验表明,提出的算法能在保持恢复图像质量的同时缩短压缩时间,并减少方块效应.     

邻域匹配和分类匹配的分形块编码

值域块的分形编码，是值域块与定义域块池中的定义域块逐一匹配后产生的。这一匹配过程是影响分形块编码速度的深层原因，此文改全局匹配为邻域匹配和分类匹配，从二条途径探讨了缩短匹配时间的方法。实验结果表明，领域匹配及分类匹配的分形块编码的时间，但信噪比略有下降。     

一种基于矩不变量的快速分形编码方法

目前分形图像压缩的最主要问题是其编码时间太长,这主要是因为在分形编码时,对每一个待编码值域块都需要比较数量巨大的定义域块才能找到它的最优匹配块。通过深入分析分形编码过程,文章首先提出了一种图像的矩不变量,它在灰度仿射变换下保持不变,并以此作为图像块的特征来为分形编码中的图像块进行分类,从而得到了一种基于矩不变量的快速分形编码方法:将定义域块按其矩不变量进行分类,在编码时对每一个待编码值域块,其最优匹配块只在其同类或相邻类的定义域块中寻找,从而大大地减少了定义域块的比较数目,缩短了编码时间。实验证明,与已有的分类方法相比,该文方法在解码图像质量基本满意的基础上,极大地提高了分形编码的速度。     

基于匹配概率活动表的分形图像快速压缩编码算法

本文在Jacquin提出的自动分形图像编码算法的基础上,针对各定义域块与值域块的匹配概率不相等,提出了基于匹配概率活动表的分形编码算法,为进一步加快编码速度,从理论上重新定义了定义域块与值域块间距离的计算,并分析了值域块类型与门限取值间的关系,并经实验给出了门限的具体数值。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。     

带降噪的快速DWT与分形相结合图像编码方法

针对图像易受外界噪声干扰,且这种噪声分布通常是未知的这一问题,结合图像的统计特性、基本分形编码中值域块和最佳匹配的定义域块之间的距离统计特性等,提出一种基于方差不变特性、邻域搜索的分形与小波相结合的图像分形编码算法。在该算法中,如果值域块和最佳匹配之间的稳健回归优化目标函数取值小于给定的阈值,则用分形压缩算法编码该块,否则用小波变换压缩该块。实验结果表明,该方法可使编码速度比基本分形算法有较大提高,而且原始图像在受到外界干扰的情况下,该算法表现出了较好的鲁棒特性。     

高存储需求下车载多媒体图像分形压缩仿真

为增强车载多媒体服务质量,需要对车载多媒体图像进行压缩处理.针对传统压缩方法存在图像峰值信噪比和压缩比较低等问题,提出一种高存储需求下基于模糊聚类的车载多媒体图像分形压缩方法.解析图像分形压缩原理,并对车载多媒体图像进行图像灰度化和去噪等预处理,利用四叉树对处理后的图像进行值域块划分,基于模糊聚类算法遍历所有值域块,完成图像定义域块搜索,进而实现车载多媒体图像分形压缩.实验结果表明,与传统图像压缩方法相比,所提方法压缩后的车载多媒体图像图像压缩码率较高,分形压缩效果较好,且峰值信噪比分别提高7.08dB、8.62 dB、5.26 dB,压缩比提高8.9％、15.5％、91.55％,可见所提车载多媒体图像分形压缩方法具有一定的可靠性.     

分类与邻域相结合的分形图像压缩方法研究

分形图像压缩是通过消除数字图像各局部块分形特征(自相似性)的自相似冗余来达到压缩目的的.常见的均值分类法存在搜索时间太长的问题,而邻域搜索法则存在较为明显的方块效应.经分析均值分类法和邻域搜索法存在问题的原因,并提出了由两种方法相结合的分形图像压缩算法.算法首先将定义域块和值域块按各自的均值大小分为平坦块和边缘块;然后依据每个值域块均值的大小判断采用邻域搜索法或均值分类法进行最佳匹配块的搜索.实验表明,分类-邻域搜索算法能在保证恢复图象质量的同时减少编码时间和方块效应.     

CUDA平台的分形图像压缩方法

考虑到分形图像压缩中,值域块与定义域块之间的匹配能够并行计算这一特点,利用计算统一设备平台CUDA进行GPU加速.提出一种GPU、CPU相结合的四叉树压缩算法,通过GPU加速最耗时的距离计算部分,而四叉树分割、初始化等部分仍采用CPU完成.在GPU加速部分,讨论了单值域块与多值域块的方法,通过分析与实验表明,后者比前者能进一步提高并行性能.与传统的纯CPU方法相比,本文的方法能够显著提高压缩速度.     

一种结合矩阵相关系数的快速分形图像编码

分形编码是一种非常有潜力的压象压缩技术,但其算法过程耗时较长和计算复杂性过高,因此需要一种减少编码时间的方法.针对此问题,根据分形图像编码的特点,首先利用分形后定义域和值域之间的相关系数的大小来确定最佳的定义域块,提出了旨在降低编码复杂度和缩短编码时间的一种改进的快速分形编码算法.算法在编码搜索过程中,仅搜索符合条件的父块,从而减少搜索范围,降低编码时间.实验结果表明,算法与基本分形算法比较,在峰值信噪比和图像质量可以接受的情况下,使编码速度大大加快.     

基于相似块线性旋转变换的分形图象编码方法

针对Jacquin分形编码算法中选取的相似块数目较少,从而与图象块匹配的效率不高的缺点,提出了通过线性旋转变换来扩充相似块数目,以进行最佳匹配的分形编码方法,与通常方法不同,为了充分发掘图象自身的相似性,该方法首先在图象中的多个方向上选取相似块,然后通过对称变换和线性旋转变换生成新的相似块集来进行编码,当旋转方向数取4时,就可以将Jacquin提出的Isometries变换归结为该方法的一种特例,通过调整旋转方向的数目,能有效地改善Isometries变换相似块数目不足的缺点,并得到了较优的压缩结果。另外,针对线性旋转变换还提出了基于查找表的加速算法,从而显著减少了编码时间。     

分形编码时间的线性控制和预测

以图像的布朗维数为纹理特征对编码中的图像块进行聚类和排序,实现了对每个值域块所需比较定义域块数目的精确控制。进一步,通过排除平坦块、使用均值图像建立定义域块库等技巧,得到了一种可以通过定义域块比较数目对编码时间进行线性控制和预测的快速分形编码方法。实验表明,与已有分类和聚类方法相比,在相同的压缩比下,本文方法可取得更好的加速效果和解码质量。     

基于分形压缩编码的数字水印技术

提出一种利用分形编码方案在图像中嵌入数字水印的方法。对数字图像分别进行传统分形编码和频域分形编码后,通过码书的比较,选择一些R块,将这些块的编码方案更改, 即用次优匹配D块替代最优匹配D块,从而实现数字水印的嵌入。实验证明该方案对图像质量几乎没有影响,在抗模糊、噪声干扰和剪切方面有较好的鲁棒性。     

A hardware architecture for real-time image compression using a searchless fractal image coding method

In this paper we present a novel hardware architecture for real-time image compression implementing a fast, searchless iterated function system (SIFS) fractal coding method. In the proposed method and corresponding hardware architecture, domain blocks are fixed to a spatially neighboring area of range blocks in a manner similar to that given by Furao and Hasegawa. A quadtree structure, covering from 32 × 32 blocks down to 2 × 2 blocks, and even to single pixels, is used for partitioning. Coding of 2 × 2 blocks and single pixels is unique among current fractal coders. The hardware architecture contains units for domain construction, zig-zag transforms, range and domain mean computation, and a parallel domain-range match capable of concurrently generating a fractal code for all quadtree levels. With this efficient, parallel hardware architecture, the fractal encoding speed is improved dramatically. Additionally, attained compression performance remains comparable to traditional search-based and other searchless methods. Experimental results, with the proposed hardware architecture implemented on an Altera APEX20K FPGA, show that the fractal encoder can encode a 512 × 512 × 8 image in approximately 8.36 ms operating at 32.05 MHz. Therefore, this architecture is seen as a feasible solution to real-time fractal image compression.

三维离散余弦变换的分形视频编码方法

由于视频数据是时间轴上的二维图像序列,提出了利用分形和三维离散余弦变换相结合的视频编码方法。利用三维离散变换把三维视频数据从时空域变换到频域中,再利用分形技术在频域中来寻找对应每个可变三维频域值域块的最佳定义域块匹配。由于频域中DCT系数的强相关性和分形的高压缩性能,能够实现视频数据的高压缩。试验证明对于非实时处理低比特流视频,有一些应用前景。     

一种基于小波域的分形图像编码改进算法

提出了一种基于小波域的分形图像编码改进算法。该算法首先将图像分解到小波域,然后根据各子图像所包含能量的大小和所代表的方向等信息,采用不同大小、形状和类别的图像块及相似块,进行分形编码。在编码过程中按照零树结构在同方向不同分辨率的各个子带图像上确定要预测的图像块,同时在同方向低一级分辨率的子带图像上寻找与其最佳分形匹配的相似块,并由各级相似块构成预测树。实验证明,这种改进算法能够大大提高分形编码的速度,并取得较高的压缩比。     

Fason：一种图象快速分形压缩的改进算法

本文针对图象所具有的分形特性，充分挖掘子图象块和父块之间的相似性，提出了一种与传统方法完全不同的快速图象分形压缩算法--Fason算法。该算法在无明显质量下降的同时，对压缩速度有一定的提高。并且，Fason算法还能取消传统分形压缩算法中对域块池的空间需求。