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为克服快速分形图像编码带来的解码图像质量下降问题,提出了一种神经网络与方差混合编码的快速分形图像编码算法.该算法结合图像子块复杂度与方差值的对应关系,根据每个区块的方差值大小选择适当的映射编码方法,即对于方差值相对小的区块采用方差编码以提高编码速度,对于方差值相对大的区块采用神经网络编码以提高编码质量.该算法可以较好地修正传统分形编码中由于自仿射映射结构限制所带来的解码质量偏低的问题,在大幅提高编码速度的同时,很好地保持了图像的编码质量.实验结果表明,该算法对比基本分形编码算法可以加速24倍,解码图像的质量对比方差快速分形编码算法有1.1dB的提高.同时,该算法的硬件实现比较容易,非常贴近实用化. 相似文献
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基于图像特征的分形压缩方法 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍了分形图像压缩的理论基础和基本编码思想。设计了一种基于图像特征的分形压缩编码方法,该方法在分析图像本身的结构特征的同时,充分利用了人眼对灰度的敏感程度随背景变化而变化的特点。在综合考虑图像的平均灰度与图像块的灰度阶差和图像块灰度方差的前提下,将图像块分为普通块和特征块,并对不同的图像块动态地改变搜索范围、匹配精度及压缩仿射变换因子,从而提高压缩效率。 相似文献
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基于形态学算子的分形图像编码 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种基于数学形态学算子的分形图像编码方法。首先用AMSS算子对原图像进行作用,得到的结果作为Domain Pool。在此基础上,再对图像进行分割、搜索并获得仿射变换族,形成相应的PIFS。本文对该方法下的压缩变换、解码算法、Collage定理等相关的理论进行了讨论。在编码过程中,采用AMSS图像作为Domain Pool的意义在于,AMSS算子拓宽了Domain Pool的边缘范围,使经 相似文献
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图像编码压缩的分形基技术 总被引:2,自引:0,他引:2
本文介绍了图像编码与压缩的分形基方法,并且提供了实现的实用技术。就地理卫星遥感图像、雷达回波、卫星云图以及边界层大气湍流资料进行模拟试验。结果表明,压缩比达到10-19,平均相对误差为10-3-10-2级,重构图像能保持原图像特征,具有好的视觉效果。该方法适用于各类数字化遥感图像和其它气象资料的处理。在地学、生物、医学以及通讯工程中具有广阔应用前景。 相似文献
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目的为了解决传统的分形图像压缩算法计算量大和实时性差的问题,提出一种改进的分形灰度图像压缩算法。方法算法首先基于Gabor变换提取图像块的纹理特征,然后基于K-means算法对R块和D块以纹理作为特征进行聚类处理,并仅对同一类别的R块和D块进行匹配操作。结果在候选块池的构造过程中,文中提出了8种等距变换的简化算法。结论文中方法能够在加快分形压缩速度的同时,较好地保证重建图像的视觉效果,具有较好的鲁棒性。 相似文献
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基于分形的图像压缩编码方法是一种全新的编码方法,它利用图像的自相似性及比例特性,通过消除图像的几何冗余度来实现图像数据的压缩,介绍与对比几种分形图像压缩的典型方法。 相似文献
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为了提高振动信号关联维数计算的准确程度, 提出了一种识别分形无标度区间的新方法。该方法首先采用圆拟合、求切线斜率的方法求出相关积分双对数曲线上各点的斜率,得到斜率变化曲线;其次基于斜率变化曲线不同区间内的相关系数进行线性度判断及显著性检验,保留其中线性度较好、相关程度较高的区域;最后选择其中方差最小的区间作为该振动信号的分形无标度区间。整个识别过程中无需任何人工干预,可以交由计算机自动完成,从而避免了主观因素对分形无标度区间识别以及关联维数计算结果的影响。应用该方法对Lorenz吸引子及实测振动信号进行了关联维数值的计算, 计算结果验证了该方法的准确性和有效性。 相似文献
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本文基于小波变换研究了分形图像压缩系统.根据小波系数的能量分布特性,给出了新的小波树定义与分类方法,并在小波域内建立了具有双伸缩因子的压缩映射.在将新的压缩映射应用于图像编码过程时,结合小波嵌入式零树编码思想给出了新的小波分形图像压缩方法.数值实验给出了本文方法与已有方法的比较. 相似文献
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图像压缩编码方法综述 总被引:5,自引:0,他引:5
本文对图像压缩的几种经典压缩编码方法进行了汇总和分析。介绍了他们的压缩原理和特点,然后对新一代的编码方法,包括小波变换编码、分形编码和神经网络编码,进行了简要的介绍。指出了各自的优缺点,并对图像压缩编码方法的发展方向进行了展望。 相似文献
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给出了同时实现两幅数字图象编码变换矩阵的定义,一般构造模式。证明了由编码矩阵还原原图像的正确性、唯一性并得到实现图象编码的最小上界。此方案完全采用逻辑异或运算,因此编码和解码速度快。编码方案具有随机性和变化的多样性,在军事和银行等领域具有很强的应用价值。 相似文献
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《成像科学杂志》2013,61(2):219-231
AbstractIn this paper, a new fractal image compression algorithm is proposed, in which the time of the encoding process is considerably reduced. The algorithm exploits a domain pool reduction approach, along with the use of innovative predefined values for contrast scaling factor, S, instead of searching it across. Only the domain blocks with entropy greater than a threshold are considered to belong to the domain pool. The algorithm has been tested for some well-known images and the results have been compared with the state-of-the-art algorithms. The experiments show that our proposed algorithm has considerably lower encoding time than the other algorithms giving approximately the same quality for the encoded images. 相似文献