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。     

基于小波变换的分形图像编码压缩算法

有效的压缩算法可以给数据的储存和传输带来极大的方便。针对现有压缩算法存在的不足,定义图像子块的九块和特征,并提出结合小波和分形编码优势的有损压缩算法。该算法将图像进行二级小波分解,得到7个子带;保留低频子带的小波系数,并对其余子带采用基于图像块九块和特征的分形编码。新定义的九块和算法,把全搜索问题变为在九块和意义下的近邻搜索问题,缩短了搜索范围。实验结果表明,与同类算法相比,该算法不仅提高了重构图像的质量,还缩短了编解码时间。     

基于遗传分形编码的嵌入式小波图像编码算法

在分析小波变换与分形编码特点的基础上,提出了一种新的基于遗传分形编码的嵌入式小波图像编码算法。根据图像进行小波变换分解为不同空间频带上的子图像这一特性,对其低频子带进行基于遗传算法的分形编码,利用遗传算法的快速全局搜索能力提高分形编码中值域块与定义域块的匹配搜索速度;对其高频子带部分进行阈值去噪处理后进行SPIHT编码,两部分同时进行,提高图像的压缩效率。实验结果表明：同传统的分形编码和SPIHT编码压缩方法相比,该算法在图像的重构质量方面有所提高,尤其是在中低码率下PSNR(峰值信噪比)得到了较大提高,并且算法执行时间明显减少。     

基于分形搜索树的嵌入式小波图像编码算法

与单纯采用分形编码方法相比,基于小波的分形图像编码可以较好地解决方块效应问题且能够有效降低匹配搜索时间,但在低频子带使用分形编码会导致重构图像质量下降,同时针对匹配搜索仍是分形编码主要时间开销的问题,提出一种基于分形搜索树的嵌入式小波图像编码算法.采用Haar小波对图像进行多级分解,对低频子带直接采用DPCM编码,高频部分则依据不同尺度子带的重要性采取自适应方式划分值域块,然后构建一种分形搜索树结构以确定定义域池并采用“Z”形扫描进行匹配搜索,最后对获得的分形参数进行算术编码.实验结果表明,该算法重构图像质量比同类算法有所提高,特别在中低码率下PSNR值提高明显,当码率小于0.40 bpp时,PSNR平均提高0.40～2.48 dB,同时算法执行时间明显减少.     

基于小波树和四叉树的图像分形编码算法研究

图像经过多级小波分解后,各级小波子带具有明显的相似性,可利用小波变换和分形编码的优势进行图像压缩编码.对最低分辨率子带进行失真较小的均匀量化编码.对高分辨率子带,将水平、垂直和对角3个方向的小波子带结合起来考虑,形成小波树结构,设定一个阈值,小波树所有系数小于等于阈值则直接置零;大于阈值的小波树采用四叉树算法进行分形编码,如果误差小于等于阈值,则记录分形编码参数,否则进行四叉树分裂.对算法进行了Matlab仿真,结果表明,在保证一定解码图像质量的情况下,运算速度有较大提高.     

一种基于分形的图像编码改进算法

本文提出了一种新的基于分形的图像编码改进算法,该算法结合小波变换多分辨率分析的特点,对分解后的高层子图像进行基本分形编码,根据不同层子图像之间的相似性,由高层分形编码构造低层子图像分形编码,同时根据不同方向子图的纹理特征不同,采用不同形状的块进行分形预测,实现图像压缩。实验证明,这种改进算法能够大大缩短分形编码的时间,并取得较高的压缩比。     

一种基于小波变换的分形零树混合编码方法

为了降低分形编码的复杂度和提高编码效率 ,提出了一种基于小波变换的分形零树混合图象编码方法 .该方法首先利用小波变换将图象分解为不同方向不同分辨率的子图象 ,然后分别在不同分辨率层将这些子图象以类似于零树的结构 ,构成一棵棵的小波子树 (wavelet subtree) ,最后在编码时 ,对每一棵小波子树进行具体的分析 ,或采用分形编码 (fractal coding) ,或采用零树编码 (zerotree coding) .与传统的基于小波变换的分形编码相比 ,此算法在充分利用子带图象间的相似性和块内存在的自相似性的同时 ,也充分利用了小波变换后子图象块内 ,特别是高分辨层的子图象块内所存在的大量局域性的冗余性 .实验结果表明 ,此方法在较大的压缩范围内 ,都能够获得较好的压缩效果 .     

变步长和变阈值的分形小波图像压缩算法

针对目前分形小波混合图像压缩方法存在的不足,提出了一种新的分形小波混合图像压缩方法。同方向、不同分辨率的相邻子带图像之间进行分形搜索时,根据其系数的重要程度不同,采用不同的误差阈值与搜索步长,高分辨率子带的搜索步长大,误差阈值小,而低分辨率的子带则采用小步长和大误差阈值进行搜索。实验表明,相对于经典的基于小波树的分形图像压缩方法,该改进算法在不影响信噪比和解码图像质量的前提下,提高了压缩比和编码速度。     

JPEG2000中的自适应量化研究

根据人类视觉特性和小波子带图像分布特性及子带系数对保存边缘、纹理信息的重要性程度,提出一种基于图像纹理分类的自适应量化编码算法,在同一子带内根据小波系数对保存边缘、纹理信息的重要性程度,将小波高频子带内划出平坦块、纹理块和边缘块,对其采用不同的量化间隔,并以JPEG2000为平台进行了实验.结果证明,采用该算法,可以在低码率下较好地保存图像的边缘和纹理特性的信息,重构图像的主观质量有一定的提高.     

一种基于分形编码的小波域自适应水印

提出了一种基于分形编码的小波域水印算法．该方法对于图像树中各个图像R块，首先在同方向低一级分辨率子带中寻找最佳分形匹配D块，然后利用小波系数的树状结构关糸，将这些D块拓展成相似树集合，最后更改图像树上某个位于中频子带的图像R块的编码方案，即交换最优和次优匹配相似树上与其对应的D块，从而实现数字水印的嵌入．水印检测不需要原始图像．实验结果表明：使用该方法的水印有较好的不可感知性和鲁棒性，同时可保证较低的正向错误率．     

一种新的小波分形混合图像编码方法

随着信息处理技术的飞速发展，图像压缩越来越受到人们的重视。提出一种新的小波分形混合编码方法，引入了小波树的概念，将传统分形编码中块的匹配问题转化为小波树的匹配问题。根据不同方向代表的纹理信息的不同，定义了不同的小波树。在对小波树编码时，灵活运用了零树的概念，提高了压缩效率。对于不同复杂程度的小波树分配不同的码字，具有一定的自适应性。实验结果表明，与传统的基于小波变换的分形编码相比，该方法可以获得较好的压缩效果。     

基于像素采样的分形图像编码算法

分形图像编码是一种基于自然图像局部自相似性的有效压缩算法技术．但是,基本的分形编码算法是耗时的,由于在基本编码算法中值域块要在庞大的定义域块库中搜索最佳的匹配块．为了减少编码时间,该文提出了基于像素采样的分形编码方案．该方案既不需要复杂的理论分析,也不需要改变现有的分形编码、解码过程,因此能够以直接的方式引进其他的块速的编码算法．计算机仿真显示,在PSNR降低的情况下,编码的匹配搜索时间大幅度减少,同时解码图像的主观质量并没有很大程度上明显降低．     

多小波变换的提升格式及其在图象编码中的应用

在简要介绍提升格式和多小波之后，提出了一种新的实现多小波变换的提升格式模型，由于这个模型主要由若干个单小波变换的提升格式搭建而成，因而不必自己推演提升格式的内部结构和参数，另外，这个模型还可以根据实际应用的需要选用不同的单小波，该文还给出用D9／7双正交（单）小波变换的提升格式构造的多小波变换的实例，并把这样构造的多小波变换应用于图象编码，结果表明，该方法可取得比常用的GHM多小波图象编码更好的效果。     

结合小波变换的零搜索分形图象编码

为提高分形图象编码的质量,缩短编码时间,针对Monro在文献[1]中提出的零搜索分形图象编码方法,其恢复图象在存在的块效应的问题,提出了一种结合小波变换的多项式近似快速分形图象编码方法,该方法是利用各频带间能量分布不均衡的特性,构造一种结合小波分解的分形图象编码算法,首先对图象进行塔式离散正交小波变换,然后再对小波系数进行分形编码,实验结果表明,用该算法对图象进行编码,不仅使恢复图象的质量得到了较大的提高,而且编码时间仅用1．48s。     

结合分形编码的小波域水印方法

提出了一种结合分形编码的小波域水印方法。首先,将宿主图像分成互不重叠的子块,利用分形编码的拼贴误差对子块进行降序排列,并根据水印大小依次选取两个等长子块序列;其次,利用Arnold迭代变换置乱水印,按照新的嵌入公式,将置乱水印重复嵌入到所选两子块序列小波变换后的低频子图中;最后,对提取的两个水印进行融合得到最终的水印。实验结果表明,该方法隐蔽性强,安全性高,对剪切、加噪、涂抹、滤波、旋转以及JPEG压缩等具有较强的鲁棒性。     

基于小波系数零树结构的分形预测图象编码

提出了一种基于小波系数零树结构的分形预测图象编码方法,首先按照零树结构在同方向不同分辨率的各个子带图象上确定要预测的图象块（Ｒａｎｇｅ Ｂｌｏｃｋ）,也就是将这些图象块串起来构成一棵与零树相类似的图象树（Ｒａｎｇｅ Ｔｒｅｅ）;然后,对每一图象块,在同方向低一级分辩率的子带图象上寻找与其最佳分形匹配的相似块（Ｄｏｍｉａｎ Ｂｌｏｃｋ）,而这些相似块也按照零树结构上下延伸,以产生多棵相似树（Ｄｏｍａｉｎ Ｔｒｅｅ）,其中与图象树最接近的相似树就是图象树的预测树,理论分析和实验结果表明,该方法在峰值信噪比稍微下降的情况下,能够获得较高的压缩比。     

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。     

使用2－范数匹配的快速分形图像编码算法

尽管分形图像压缩在高压缩比时具有高的重建图像质量,但由于它编码过程耗时而未能在图像压缩领域广泛应用。为了提高分形图像编码过程的速度,提出了基于2－范数匹配的快速分形图像编码算法,该算法先把码书里的码块按2－范数大小赋序,然后对每个输入Range块,在赋序码书中寻找与它的2－范数最接近的码块,进而在这个码块的领域内搜索Range块的最佳匹配块。计算机仿真结果显示,在不影响基本分形图像编码算法解码图像质量的情况下,该方案大大加快了它的编码速度。