一种使用HVS的快速分形图像压缩算法

将人类视觉系统的特性引入对值域块、定义域块的划分以及对定义域池的搜索上来,提出了一个能显著提高编码速度的分形图像压缩算法.根据HVS特性将图像分割后,搜索空间得到了极大的缩减,并且最佳匹配块只在具有相同HVS特性的块间进行,因此能够显著降低计算的复杂性.理论和实验结果表明:与叉迹算法和经典算法相比,在保持图像质量的前提下,本文算法能够显著提高编码速度和压缩比,因而是一种有效的分形图像压缩方法.     

邻域四叉树分形编码算法研究与仿真

提出了邻域四叉树分形编码算法：设置门槛值，将定义域块与值域块的误差值与门槛值比较，直到满足误差要求，由此控制图像分割子块的大小。用C＋＋语言模拟其算法，仿真结果显示该算法大大提高了图像恢复质量和压缩比。     

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.     

一种使用四叉树分割的分形信息隐藏算法

目前的正交分形信息隐藏算法在进行正交分形编码时都是等分割原始图像,这样无法自适应图像内容且耗时,并且在处理彩色图像时没能考虑分量之间的相关性以及拼贴误差,因此鲁棒性较差。提出一种采用四叉树分割的正交分形信息隐藏算法。该算法能够根据图像特征实现原始图像的四叉树分割,同时考虑彩色图像R、G、B三个分量的相关性,提取亮度分量进行分形编码,并利用拼贴误差特性,动态调整分型参数的修改量来嵌入秘密图像。实验及应用表明,该算法编码时间短、具有很好的透明性以及对JPEG压缩、加噪、滤波、几何形变等具有较好的鲁棒性。     

四叉树分形编码算法研究

基于分形理论，提出了邻域四叉树算法，设置门槛值，将定义域块与值域块的误差值与门槛值比较，直到满足误差要求为止，控制图像分割子块的大小。该算法提高了恢复图像质量和压缩比。并用C^ 语言模拟其算法。     

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。     

一种基于新型四叉树的快速分形图像压缩算法

现有的快速分形编码算法多数是在没有考虑人眼视觉系统（HVS）的前提下实现的,针对这个问题,利用HVS的特性,提出了一种基于新型四叉树的快速分形图像压缩算法.在算法中,一幅方形图像先被分成四个大小相等的方块,然后测试每一方块是否满足一致性标准.如果满足标准则不再细分,否则将其分为大小相等的四块,再对每一块实施一致性检验.重复此过程直到每一块都满足一致性标准为止.理论分析和试验结果表明,相对于经典分形压缩方法,本文算法在获得相近重建图像质量的同时,压缩比和编码速度都有了显著的提高,是一种有效的分形图像压缩编码方法.     

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。     

基于标准差和亮暗分布排序的分形图像编码

针对分形图像编码花费时间较长的问题,提出一种基于标准差和亮暗分布排序的快速分形图像编码算法.在全体码本中预先排除标准差较小的定义域块,以减少码本数量,仅对亮暗分布与值域块相似或相反的定义域块进行匹配搜索,从而完成编码.仿真结果表明,该算法较局部方差算法和正负跳变算法的编码速度分别提高了10倍和5倍,重构图像的峰值信噪比也有所提升.     

差量分析和四叉树结合的分形图像编码算法

针对分形图像编码时间过长的问题,提出了差量分析和四叉树结合的分形图像编码算法。在搜索码本集合中运用差量分析匹配准则,只搜索那些符合差量分析匹配准则的定义域块,从而降低了搜索过程的复杂度,完成编码。实验表明,提出的算法较方差算法和改进四叉树分割算法速度分别提高了5.87倍和7.84倍,解码图像的峰值信噪比基本不变。     

基于视觉灵敏度分类的IFS自适应图象编码算法

为了提高IFS自适应图象压缩编码方法对不同图象的适应能力,在按人类视觉对比灵敏度分类的基础上,提出了一种进行分形图象IFS自适应压缩编码的新算法,同时定义了广义置信度的概念,并根据MSE误差曲线的广义置信度,确定了基于四叉树结构的分块分形编码过程中的匹配误差门奶。这种自适应门限编码算法不仅克服了传统固定门限IFS编码算法不能很地适应不同复杂程度输入图象的缺点,而且还提高了编码的效率。实验结果证明,此算法不仅可以自动地适应不同的输入图象,而且解码图象的视觉效果良好。     

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。     

基于矢量失真测度和自适应四叉树分割的彩色图象分形压缩方法

在Ｊａｃｑｕｉｎ分块分形图象压缩方法的基础上,提出了一种基于矢量失真测度的自适应四叉树分割彩色图象分形压缩方法。该方法充分利用ＲＧＢ彩色空间２４位真彩图象的三彩色分量间相关性,实验表明该方法比分别对三彩色分量使用分块分形压缩方法在 重构图象质量方面有很大的改善。     

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。     

四叉树理论在分形图像编码中的应用

在分形图像编码领域,四叉树经典理论及各种各样的改进算法越来越多地被运用,不断地提升编码方法的正确性。着重对分形编码理论、经典四叉树算法和Fisher自适应四叉树算法进行研究,并在此基础上提出了一种改进四叉树的编码方法,最后,在VC6.0开发工具中进行了仿真和验证,结果表明该文提出的改进四叉树的编码方法在同类图像压缩和编码中,具有更高的压缩比和更短的压缩时间。     

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。     

基于四叉树分割的分形图像编码的改进方法

针对在分形图像压缩中,为寻找最佳匹配块需要花费相当长的时间的问题,在四叉树进行图像分割的基础上提出了一种基于分类函数和γ函数的分形图像编码方法。通过该方法,可以将图像子块分成24类,并有效地确定一种变换,而不需将每一定义域块进行各种变换,节省了搜索空间。实验结果证明,该方法可使编码速度有较大提高,而解码图像质量无明显下降。     

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。     

基于非线性模型的混合分形图像编码方法

提出一个非线性模型,将典型分形块编码的8种对称变换推广到64种,并通过定义特征值的方法对域块选择以及几何变换方式选择进行加速.基于区块邻域匹配的快速匹配策略,对匹配效果不佳的区块进行块截取编码,对平滑块采用均值和三级四叉树编码,使得综合压缩性能良好,编码速度有较大提高.