基于自适应四叉树分块和DCT变换的大幅面图像分形压缩算法

自Barnsley提出图像分形压缩编码的概念,特别是Jacquin给出了第一个完全由计算机自动完成的图像编码算法以及Fisher提出了一种自适应四叉树的图像分块方法以来,图像分形编码得到了越来越多的研究,但图像分形压缩往往需要较长时间,这就给具体应用特别是大副面图像的压缩应用带来了困难。该文首先介绍了Fisher提出的基于自适应四叉树分块的图像分形压缩方法,然后在此基础上结合离散余弦变换（DCT）提出了改进算法。实验结果表明,这种改进算法在保持一定重建图像质量和较高压缩比的前提下,编码时间大大减少,对大副面图像的分形压缩非常实用。     

基于演化算法的灰度图象压缩

基于分形和分块迭代函数系统(PIFS)的特点，本文提出了一种改进的用于求解具有全局最优的自相似分块的演化算法，详细地阐述了个体的编码方法、适应度函数的设计、遗传算子的设计和选择策略，通过实验结果表明，该方法解码质量好、编码速度快、压缩比高．     

一种基于空域相关的改进分形图像编码方法

分形图像编码技术具有压缩率高、解码快、与分辨率无关等优点，但是存在着计算量大、编码时间长等缺陷。本文从图像分块间的空域相似性出发，利用相邻分块往往在灰度、图像信息等方面具有相似性的特征，设计了一种改进的分形压缩算法，缩小了匹配域块的搜索空间。实验证明，改进算法在解码图像主观质量没有显著下降的情况下，在编码效率方面明显高于基本分形算法。     

基于分形特征的半调图像无损压缩算法

针对分形编码不能直接用于半调图像的问题,结合有序抖动半调图像特点改造仿射变换,提出一种基于分形特征的的半调图像无损压缩算法.对分块后的半调图像进行块匹配编码,从中提取码本,并记录相应的编码参数,利用哈夫曼编码对码本和编码参数做进一步压缩.实验结果表明,该算法的压缩效率较高.     

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。     

彩色图象的广义分形小波变换压缩算法

基于广义二维分形小波变换,提出了一种新的复合分形小波变换图象编码算法,并将该算法推广到三维彩色空间,实现了彩色图象压缩。同时,提出了一种自适应小波子树分割算法。该算法根据图象局部区域纹理的复杂程度对小波树进行分割,有效地避免了解压缩图象中的分块效应。对彩色图象的实验表明在压缩比相同的情况下。新算法可得到更好的图象效果。     

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。     

基于粒子群优化算法的分形图像压缩编码

针对基本分形图像方法中编码时间过长的问题和提高IFS自适应图像压缩编码方法的适应能力,在按人类视觉对比灵敏度分类的基础上,提出了一种源于鸟群捕食系统模型的粒子群优化算法（PSO）的分形图像IFS自适应压缩编码的新算法,这种自适应编码算法利用图像的自相似性以及应用PSO在分形编码过程中局部迭代函数系统（PIFS）参数的搜索。通过Matlab6．0实验仿真实验结果表明,此方法有效减小了搜索空间,加快了编码速度。基于视觉特性的粒子群分形编码算法明显优于传统的分形块编码算法。     

基于粒子群优化算法的分形图像压缩编码

针对基本分形图像方法中编码时间过长的问题和提高IFS自适应图像压缩编码方法的适应能力,在按人类视觉对比灵敏度分类的基础上,提出了一种源于鸟群捕食系统模型的粒子群优化算法（PSO）的分形图像IFS自适应压缩编码的新算法,这种自适应编码算法利用图像的自相似性以及应用PSO在分形编码过程中局部迭代函数系统（PIFS）参数的搜索。通过Matlab6．0实验仿真实验结果表明,此方法有效减小了搜索空间,加快了编码速度。基于视觉特性的粒子群分形编码算法明显优于传统的分形块编码算法。     

基于相关系数的快速分形图像编码算法的改进

分形图像编码具有快速解码的优点,但需要较长的编码时间。因此,快速编码算法对扩大分形编码的应用领域是十分必要的。最近,作者提出了一种基于相关系数的快速分形编码算法,该算法基于一个未经理论证明的命题（两个等尺寸的子块不能组成匹配对,除非它们的相关系数相对较大）。该文继续讨论基于相关系数的快速分形编码算法,从理论上验证了该算法依据的命题,并改进了这个算法。计算机仿真显示,与基本分形算法比较,改进的相关系数算法能够实现加快编码5倍左右,同时峰值信噪比（PSNR）还有所增加。     

差分与快速图像分形映射压缩算法

针对分形编码算法编码时间太长等缺点,提出了对编码图像进行差分和分级逼近的新的分形编码算法,在理论上对这一思想的可行性进行了有益的探索,给出了该算法成立的理论基础,根据此思想给出了一个新的具体实现分形编码的算法,实验表明,在提高压缩比和图像恢复质量的同时,运算时间也大大缩短。     

差分与快速图象分形映射压缩算法

文章针对分形编码算法编码时间太长等缺点提出了对编码图象进行差分和分级逼近的新的分形编码算法.对这一思想的可行性在理论上进行了有益的探索,给出了该算法成立的理论基础.文章还根据此思想给出了一个新的具体实现分形编码的算法.实验表明,在提高压缩比和图象恢复质量的同时,运算时间也大大缩短     

改进的分形矢量量化编码

为了提高图象的分形矢量量化编码效果，在利用四叉树对图象进行自适应分割的基础上，基于正交基三维分量投影准则，提出了图象块非平面近似方法，进而形成一种新的静态图象分形矢量量化编码方法。该方法首先通过对投影参数进行DPCM编码来构造粗糙图象，然后由此来构成差值图象编码的码书。由于该方法把分形和矢量量化编码结合起来，因此解码时只需查找码书，并仅进行对比度变换。计算机编、解码实验结果表明，该编码方法具有码书不需外部训练，解码也不需迭代等优点，且与其他同类编码器相比，该方法在压缩比和恢复图象质量（PSRN）方面均有明显改善。     

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 .     

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.     

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GEP的分形图像压缩并行算法

传统图像压缩算法存在图像压缩率不高、寻找最优分形图像压缩编码速度慢的不足。为此,提出一种基于基因表达式编程(GEP)的分形图像压缩并行算法。分析二值图像压缩变换的求解过程,给出分形图像基因和染色体的编码表示,设计适应度函数,研究GEP遗传进化操作的编码步骤。在PC机群上的实验结果表明,与串行算法相比,该算法的图像压缩率较高、运行速度较快,具有线性加速比。     

一种基于去均值的加速收敛的分形压缩算法

通过研究传统分形压缩算法中解码迭代过程的收敛性问题，提出了一种新的基于去均值的加速收敛的分形压缩算法，理论分析和实验证明新算法的解码迭代次数要大大少于传统分形压缩算法，并且具有运算复杂度相对降低，恢复图象的ＰＳＮＲ提高等优点。进一步地，我们将新算法结合到自适应四叉树分割的结构中，在压缩比和图象质量之间取得较好的折衷，实验结果优于相同条件下的传统分形压缩算法。     

IFS分形图像快速压缩编码

自Ｂａｒｎｓｌｅｙ提出分形图像编码的概念,特别是Ｊａｃｑｕｉｎ给出了第一个完全由计算机自动完成的图像编码算法以来,分形图像编码得到了越来越多的关注,但分形图像压缩往往需要较长时间,这就给具体实用带来了巨大困难。本文首先给出分形图像压缩理论,然后在Ｊａｃｑｕｉｎ所提出的分形方块编码基础上提出了改进算法,包括建立小方块被匹配概率活动表,按相似度找到匹配块,隔点计算法等。针对上述改进算法,作了具体实验。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。     

基于分形图像编码的小波补偿算法

提出了一种对图像进行分形“粗略”（概貌）编码,“细节”（边缘）信息通过小波变换提取图像高频信息进行补偿的编码算法。该编码算法中,小波变换产生的高频小波系数根据系数重要性采用类似嵌入式小波零树编码方式进行编码,从而具有比特率可控等特点。通过实验表明,新编码算法的编码效果优于分形自适应四叉树编码算法和小波变换编码算法。