一种提高分形图像压缩编码速度的方法

为了提高分形图形压缩编码速度，在定义父块与子块对比自身而得到的特征值的基础上，证明了匹配父块存在的条件，并提出了改进的分形图像压缩方法．该方法使得子块只搜索那些特征值符合条件的父块，从而降低了搜索的复杂度．通过讨论父块的旋转变换，提出了一种父块经过旋转后其特征值不变的变换，这使得无效父块在搜索过程中的对比计算次数明显减少．实验表明，有特征值的搜索速度是无特征值搜索速度的3倍或4倍，而图像的压缩质量却没有受到很大的影响．     

基于小波变换法消减分形图像压缩中的块效应

针对分形图像压缩方法中没有解决的块效应缺欠，提出用小波与分形相结合的方法进行图像压缩，打破“块”的界限，使小波域上集中分布在边缘上的误差在更大的范围内“稀释”。实验表明，此方法与传统方法相比，可降低块效应系数48％以上，从而较好地解决了压缩中的块效应问题。     

基于分形编码的图像压缩技术

详细地阐述了新一代基于分形编码的图像压缩技术,叙述了分形的概念和分形图像编码的数学基础－迭代函数系统理论,分析了分形图像编码的特点及其实现方法,并对一些改进的分形图像编码方法作了简要介绍。     

分形图像压缩编码方法的改进

提出了对基本分形图像压缩编码方法的改进方法,降低了分形图像压缩方法计算复杂度并且提高重构后图像质量.     

一种基于四叉树分类的分形图像编码方法

将Ｌａｐｌａｃｉａｎ算法应用于四叉树分类之中，使分类结果更准确，更具客观性，与Ｊａｃｑｕｉｎ的自动分形方法相比，在压缩比有一定提高的情况下，信噪比提高了２．５６ｄＢ。     

基于区域划分的分形图像压缩方法

设计了一种基于区域划分的分形图像压缩方法，这种方法根据拼贴误差最小原则合交相邻子区域对，将图像划分为一些具有局部自相似性的不规则形状区域。与传统的基于规则形状块划分的分形图像压缩方法相比较，这种方法在相同的信噪比下可以达到更高的压缩比，压缩性能显著提高。     

一种基于K-均值聚类优化的快速分形图像压缩算法

对搜索窗中的父块和子块，根据其方差的不同，利用K-均值聚类优化方法分别对子块和父块进行聚类，子块只对同一类中的父块进行匹配，从而大大缩短了编码时间。仿真实验结果表明，在不影响信噪比和压缩比的前提下，与经典分形压缩算法相比，该算法编码速度可提高大约5倍；同近期文献报道的基于方差的快速分形压缩算法相比，该算法的结果也有明显的改善。     

基于小波分解和方向剖分的分形图像压缩方法

本文提出了一种基于小波分解和方向剖分的分形图像压缩方法,首先经过小波变换把Ｒａｎｇｅ块从空域转化为ＭＣＦ（ＭｕｌｔｒｉｅｓｏｌｕｔｉｏｎＣｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔＦｏｒｍ）域,在ＭＣＦ域内根据不同的方向将数据归类和“剖分”为水平纹理,竖直纹理,角点信息,对这三部分分别搜索各自的Ｄｏｍａｉｎ块和变换,它扩展了经典的分形图像压缩方法,提高了压缩比,减少了块效应,改善了图像质量。     

关于分形图像压缩的收敛性

提出弱双曲迭代函数系统压缩方法,证明了其吸引子的存在性和解码序列的收敛性。使用弱IFS的优点在于变换可以是非线性的,而且放宽了对压缩因子的要求,这有利于变换的选取和构造,同时可以由较少的变换对图像进行分形编码,有利于提高压缩比。理论和数值实例,用本的方法进行图像压缩,可选择更广泛、更灵活的变换,能获得更好的图像质量和更高的压缩效率。     

非线性分形图像压缩编码的优化

从减少搜索匹配块的数目入手,提出了一种旨在降低分形编码的复杂度,缩短编码时间的分形图像压缩的改进算法.提高了经典分形编码的压缩效率,并且保证获得高质量的重建图像.本算法采用了将方块转换为圆盘的方式来完成值域块与定义域块的匹配,扩充了编码字典.同时,对圆盘匹配中最大旋转角度进行了概率上的最优定位,优化了搜索块的范围,缩短了块的匹配时间.实验结果表明,本算法简单、有效,并具有良好的压缩结果和高质量的重建图像.     

快速分形图象压缩算法

分形块编码法能提供高压缩比、高质量的图象,其美中不足之处在于搜索最佳匹配块时耗时过长。本文提出的快速算法,采用二叉树和链表结构进行搜索,大大提高了匹配速度,从而缩短了编码时间。本算法分两次使用分形块编码,第二次是对第一次编码还原图和原图之间的误差进行编码,减少了图象失真。仿真结果表明,本算法较传统分形块编码法速度提高了几十倍。在高压缩比下,图象质量高于 Ｊ Ｐ Ｅ Ｇ算法。     

一种图像分形压缩的改进算法

将矩阵的相关理论运用到图像分形压缩中,简化了分形编码过程,在传统分形压缩的基础上,进一步提高了分形压缩比,同时,提出一种矢量法分形块分类的方法,缩短了分形编码时间.     

一种快速、高效的分形图像编码方法

文章针对传统分形编码时间过长的缺点,提出了一种高效而快速的基于方差的分形图像编码方法。其基本思路为：首先找到在方差意义下与R块最邻近的D块,在其左右k邻域内搜索与R块匹配的D块,如果没有搜索到满足预定阈值要求的D块,则对当前R块进行4值BTC编码。实验证明,该混合算法与传统的分形编码相比,节约了编码时间,说明该算法具有一定合理性与优越性。     

基于小波域的分形图像压缩

对小波变换、分形压缩编码的原理和特点进行了分析;结合小波变换和分形压缩编码,利用分形的自相似,研究了基于小波域的分形图像压缩方法。该方法有效地减少了计算复杂度和编码时间。实验结果表明,该方法在较大的压缩范围内,能够获得好的压缩结果,同时也表明采用这种方法的潜力之所在。     

基于分形的图像压缩

利用分形领域中的迭代函数系统来介绍分形的内涵,比较了确定性迭代算法和随机性迭代算法得到的分形图案,对如何利用IFS进行图像压缩进行了论述.     

分形图像压缩算法

分形图像压缩是近年产生的图像压缩技术,它以分形几何为数学模型,将原始数字图像看作压缩变换的吸引子。其压缩编码思想是将图像划分为互不重叠的值块,同时以相互重叠的域块构成图像的虚拟码书,由最小均方差准则在虚拟码书中搜索与值块最相匹配的域块。编码过程保存了匹配的仿射变换信息,从而达到压缩目的。本综述了分形图像压缩算法,讨论了自适应分区法和减低复杂度技术的方法。     

Julia集与分形图像压缩编码的分析与改进

目的通过对Julia图像块分形压缩字典的分析与分类。实现对分形压缩字典的精简，提高分形压缩效果和减少分形压缩时间．方法基于固定的C在复平面上进行迭代得到Julia集，利用量化表量化得到Julia图像块，将所得Julia图像块数据导入到Excel表中，利用Excel的统计功能进行分析并根据均值、方差等特征值进行分类．结果精简了图像块约13000块，并通过分类方法使压缩时间减少到原来的1／3．结论通过对参数C的研究可以提高Julia图像块分形压缩字典的质量．减少编解码的时间．     

分形与图象压缩

利用分形领域中的一个分支---迭代函数系统来介绍分形的内涵,比较确定性迭代算法和随机性迭代算法得到的分形图案,这也是利用分形进行图象压缩的理论基础     

Logistic映射和Julia集在分形图像编码中的应用

目的将混沌应用于分形图像压缩编码中，用Logistic混沌映射和Julia曲线生成一个固定的压缩字典，改进传统的分形图像压缩编码方法．方法采用二阶的Julia集f（Z）：Z^2＋C的时间逃逸算法。对于不同的C生成不同的曲线。然后使用Logistic混沌映射随机地产生0-255之间的整数填满量化表．再根据灰度量化规则，用第一千张量化表量化产生的Julia图像缺，作为压缩编码中的固定字典、编码时，将量化后图像Julia块与原图中的图像缺进行比较，寻找最适合的量化表和距离最小的Julia图像块．解码时通过重构第一千张量化表来重建原图像、结果与传统的分形压缩编码相比较．该方法能生成丰富且固定的压缩字典，编码的速度快，解码后的图像质量高．结论用Logistic混沌映射产生的随机数序列作为量化表中的系数，并用固定的压缩字典来取代变化的压缩字典，通用性强，编码时间少，实验证明，本算法切实可行．压缩效果好．