基于复合分类的快速分形图像压缩编码

针对分形编码方法耗时过长的不足，提出一种分类加聚类的快速分形图像编码方法，通过提取图像块的分形维数对图像块分类，在同类内基于分形维数聚类，使匹配搜索在同类的聚类域内进行，并对不同类块采用不同算法，实验表明，该方法与经典分形方法（PIFS）比较，在信噪和解码图像质量可接受的条件下，大大提高了编码速度，且压缩比有显著提高。     

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。     

快速分形图象编码

提出了一种新的快速分形图象编码方法。该方法通过自适应的图象分块,相似块集的矩分类,相似块和图象块的正交分解以及象素递增的动态搜索等４个步骤来加快分形图象编码的过程。实验结果表明,提出的方法和缩短编码时间方面确有其效,特别是对于细节丰富的图象,效果尤为明显。     

分形图象编码

在收集和阅读与分形图象编码有关文献的基础上,对分形图象编码的研究现状和发展前景进行了介绍和评述。     

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。     

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。     

基于遗传算法的混合分形编码

１引言图象中存在局部与全局两方面的信息冗余,局部性表现在图象中的光滑性,全局性表现在图象结构的一致或相似性重复,若要达到理想的压缩效果,必须综合考虑两方面的冗余因素．分形编码在降低全局冗余方面较为有效,然而分形编码的算法复杂,例如对于２５６×２５６的...     

基于内积的快速分形编码算法

在基于方差的分形编码算法基础上，提出了基于内积的快速分形编码算法，从理论上证明了该内积具有仿射变换不变性，并将其同基于方差的分形编码算法从时间复杂性上作比较。实验表明，该算法能够在保证解码图像质量的同时，使编码时间比原来减少10倍以上。     

分类编码和分类编码管理软件

一、分类编码 传统的隶属关系编号方法是指把产品及组成产品的零、部件号按零部件的装配隶属关系进行编号,在没有计算机的时代,通过它,人们可很容易看出零部件的父子关系,对相关资料的查找起到了很好的索引作用。随着计算机技术在企业设计、工艺、生产管理、制造各个环节的全面应用,隶属关系编号方法已存在很多不足,已严重影响了企业信息化工作的进展。     

基于分形编码的数字水印攻击算法

本文提出了一种新的数字水印攻击算法。该算法对嵌入水印的图像运用分形编码,使含有特定水印信息的图像块被压缩映射后的其他块代替,压缩映射后的块和被代替块中的水印信息具有弱相关性。我们对一种基于多分辨率分解的数字水印嵌入方案进行了攻击实验,分析了攻击对图像质量的影响。结果表明,该算法使水印提取算子的相关性检测结果显著下降。     

一种分形彩色图像压缩编码方法

在分析彩色图像色彩三分量r,g,b的相关性和分形四叉树编码层次信息冗余性的基础上,提出了一种分形彩色图像压缩编码方法.它将图像的3个独立的颜色分量按某种方式组合成1个来搜索匹配块,从而将需要存储和搜索的3个颜色分量匹配块(SFC方法)减少为1个,并且对四叉树层次信息进行压缩.此外,采用不同的组合,得到了几个图像压缩比和解码质量相近的编码方法,其中使用亮度分量的方法比使用其他方法速度更快.实验结果表明,它优于SFC方法及标准JPEG方法,不失为一种好的分形彩色图像压缩方法.     

分形图像编码的四叉树方法

提出了一种分形图像编码的方法－基于四叉树的分形图像编码（FICBQ）方法。这种方法采用二值图像的四叉树表示方法实现图像分割,图像块的尺寸可以动态调整。与基本自动分形图像编码（BAFIC）相比,它克服了图像分割时图像块尺寸固定的主要缺陷。FICBQ方法简单且易于实现,压缩比和编码速度得到明显提高。实验结果表明,该方法的RPSN和压缩率分别是29．37dB和11．09时,编码时间约是BAFIC方法的1／22。     

一种新型非线性分形图像压缩模型

Hong Yan等提出的非线性分形图像压缩模型开辟了分形图像压缩的新领域，部分解决了经典分形图像压缩编码字典较小的缺点，但是，模型比较复杂．针对这一不足之处，提出一个简单的非线性分形压缩模型，简化了在文献中Hong Yan等提出的模型，并能同样地解决分形压缩字典较小的问题．实验结果表明，这一新的非线性分形压缩模型简单可行，并具有良好的压缩结果和高质量的重建图像．     

基于自适应分类的快速分形编码方法

编码时间过长是目前分形图像压缩存在的主要问题,尽管对图像块进行分类是解决这一问题的一类重要方法,然而诸多分类方法中仍普遍存在着编码速度与解码质量之间的矛盾.针对这一问题,在给出衡量分类方法性能指标体系的基础上,首先提出了一种自适应分类方法,从而较好地解决了这一矛盾,然后将该方法运用于质心分类上,并结合满意匹配得到了一种快速的分形编码方法.实验表明,与原来的均匀分类方法相比,在取得相同压缩比的前提下,该方法可进一步提高分形编码的速度和改善解码图像质量.     

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．     

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。     

改进分形图像编码的叉迹算法

分形图像编码具有好的视觉质量和高压缩比,然而,固有的编码耗时限制了它的应用范围.编码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,提出了一个限制搜索空间的算法,改进了原叉迹算法.具体说,它把子块叉迹的定义修改为其规范子块主次对角元绝对值之和,并利用新叉迹把搜索范围限制在初始匹配块的邻域内;同时,引入误差阈值来控制以初始匹配块为中心的搜索邻域大小.实验显示,与叉迹算法比较,改进算法在编码时间和图像质量方面获得了更好的效果.     

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。     

面向任务的医学图象压缩

现代医学成象技术产生了大量的医学数字图象,而这些图象的存储和传输却存在很大问题,传统上,采用无损压缩编码方法改善这些图象的存储和传输效率,全为了达到较高的压缩比,必须采用有损压缩,然而,有损压缩会给图象带来失真,必须谨慎使用,医学图象通常,由二类区域构成,其中一类包含重要的诊断信息,由于其错误描述的代价非常高,因此提供一种高重的质量的压缩方法更加必要,另一类区域的信息较为次要,其压缩的目标则要求达到尽可能高的压缩比,为了既能保证感兴趣区图象的重构质量,又能获得较高压缩比,提出了一种面向任务的医学图象压缩算法,该方法把无损压缩和有损压缩统一在小波变换的框架下,对感兴趣区采用无损压缩,而对其他部分则采用有损压缩,实验证明,该压缩方法在压缩比和重建图象质量上均达到了较好的性能。