一种新型非线性分形图像压缩编码算法

提出一种简单的非线性分形算法，简化了Popeseu等提出的算法，用于解决压缩字典较小的问题．实验结果表明，这一算法简单可行，具有良好的压缩结果和高质量的重建图像。     

方块填充法:一种新的图像压缩编码算法

小波变换后，图像的小波系数中含有的大量零系数。文章根据图像的小波系数的这一统计特性提出了一种新的图像压缩编码方法。即方块填充法。利用图像小波系数的特征，对零系数比较密集的区域进行方块填充，并对各个方块进行标识，然后对填充后的小波系数编码。就可以用很少的比特描述比较多的零系数。实验结果表明。与零树编码方法相比，在大大节约运算量的同时，也获得了很大的数据压缩率。     

一种新的低比特率图像压缩编码算法

提出一种新的低比特率图像压缩编码算法,该算法能够通过以下措施提高SPIHT算法工作效率：①结合人眼视觉掩蔽特性,对不同区域内图像信息所对应的小波系数赋予不同视觉权值,以保证优先传输视觉上的最重要系数;②结合增设预先测试及合并前两次扫描,优化了SPIHT编码方案的分集排序过程.仿真实验结果表明,所提出的图像编码方法是一种高效的图像压缩算法,其压缩效果明显优于SPIHT等编码方法(特别是低比特率下).     

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。     

一种新的静态图像压缩编码算法的研究

在静态图像传输中,针对含有噪声的数字图像去除相关性差的问题,借助数字图像的噪声模型,对图像作去噪处理后用静态图像压缩标准JPEG基本系统对图像压缩编码,采用VC＋＋6．0实现该算法。实验结果表明,该方案具有较高压缩比、信噪比等良好性能,具有广泛的应用价值。     

JULIA图像与快速分形图像压缩编码

首先，本文根据统计规律建立一个小型固定字典，用以加速分形图像的压缩编码； 然后，利用逃逸方法生成Julia图像算法生成8×8的图像块，用作分形图像的压缩编码． 因此，本文使用的压缩方法改变了由通常设计的分形图像压缩编码方法以变化的压缩编码字 典进行编码的缺点．实验结果表明，本文所使用的方法能很好地对图像进行分形压缩编码， 并具有分形图像的部分解码优点．     

一种改进的紧凑遗传算法及其在分形图像压缩中的应用

如何快速有效地为高频复杂区域找到合适匹配块是分形图像压缩中一个难以解决的问题。考虑到遗传算法的可并行性与全局搜索能力,结合匹配搜索的特点与要求,提出了一种逐位变异、最优保留的紧凑遗传算法,并将这种方法应用到高频复杂区域的匹配搜索中去。分析表明,这种算法具有较之其他随机搜索算法更好的收敛性、更高的搜索速度和全局搜索能力,能够大大提高匹配搜索中最优匹配块的捕获能力和搜索效率。实验结果也证明了这种算法在分形图像压缩匹配搜索算法中应用的优越性。     

基于ROI的分形图像压缩编码

分形图像压缩由于具有非常高的压缩比越来越受人们的关注,但是高压缩比的图像方块效应非常明显,这在很大程度上影响了解码图像的质量。为了解决这个问题,借鉴JPEG2000中提出的ROI概念,提出了将感兴趣区域（ROI）图像编码与分形图像压缩编码相结合的图像编码方法,使得重构的图像中感兴趣区域的保真度高于背景区。该方法很好地解决了图像的压缩比和重构图像质量之间的矛盾。实验结果证明：此方法在获得较高压缩比的同时,压缩编码时间大为降低,解码图像质量也有较大的改善,且总体编码性能优于JPEG编码。     

一种改进的医学图像配准插值算法研究

提出一种基于统计学的插值算法,依据所要进行插值点的方向性进行搜索插值,以确定该点是平滑区域还是边缘区域,根据预先设定的阈值进行插值处理.通过仿真实验,该算法很好地解决了边缘模糊和效果不佳的问题.     

Greylevel Difference Classification Algorithm in Fractal Image Compression

This paper propses the notion of a greylevel difference classification algorithm in fractal image compression .Then an example of the greylevel difference classification alge-rithm is given as an improvement of the quadrant grevlevel and variance classification in the quadtree-based encoding algorithm.The algorithm incorporates the frequency feature in spatial analysis using th notion of average quadrant greylevel difference,leading to an enhancement in terms of encoding time ,PSNR value and compression ratio.     

改进转动惯量特征的快速分形图像编码算法

全搜索分形图像编码过程特别耗时的原因在于,每个range块都需要在一个很大的domain块池里寻找最佳匹配domain块。为了改进这个缺点,重新定义了图像规范块的转动惯量特征,证明了它与匹配均方根误差间的关系不等式,据此提出了一个限制搜索范围来加快编码过程的算法：一个待编码range块的最佳匹配块搜索范围仅在与它的转动惯量特征值相近的domain块的邻域内搜索,邻域半径的大小由预先设置的误差阈值来确定。三幅图像的仿真结果表明,它确实能够在不降低解码图像质量的情况下,通过减少搜索范围达到了平均加快全搜索分形编码算法的编码速度26倍左右（误差阈值为10）,且也优于转动惯量算法和三均值特征算法。     

适用于PACS系统的医学图像近无损压缩

为解决海量医学数据与有限存储空间和传输带宽之间的矛盾,提出一种适用于PACS(picture archiving and communication system)系统的医学图像近无损压缩算法。首先对病变区域和背景区域分别进行剪切波变换和小波变换;其次,选取一些能够近似逼近病变区域图像的重要系数达到去噪和初步压缩的目的;然后,对病变区域所选取的重要系数进行无损Huffman编码,同时对背景区域所得小波系数进行量化和多级树集合分裂算法(SPIHT)编码实现压缩;最后,融合各区域经解码和逆变换得到的图像获得整幅重构图像。实验结果表明,新算法在与小波有损压缩方法设置同样压缩比的情况下,所获取的病变区域重构图像和原病变区域的平均结构相似度(MSSIM)提高了6%,峰值信噪比(PSNR)是小波有损压缩方法的2.54倍,而整幅重构图像与原图像的MSSIM提高了2%,PSNR提高了13%。     

基于ROI的医学图像无损压缩

如何高效地压缩医学图像,以便减少存储空间和传输时间,已经成为迫切需要解决的问题。在分析现有的图像压缩方法和医学图像特点的基础上,针对医学图像有损压缩方法和无损压缩方法各自的不足,研究了一种基于ROI（Region of Interest）的医学图像无损压缩方法。     

An improved fractal image compression using wolf pack algorithm

Abstract

The fractal image compression is a recent tool for encoding natural images. It builds on the local self-similarities and the generation of copies of blocks based on mathematical transformations. The technique seems interesting in both theory and application but have a drawback renders in real-time usage due to the high resource requirement when encoding big data. By another way, heuristics algorithms represent a set of approaches used to solve hard optimisation tasks with rational resources consumption. They are characterised with their fast convergence and reducing of research complexity. The purpose of this paper is to provide, and for the first time, more detailed study about the Wolf Pack Algorithm for the fractal image compression. The whole Image is considered as a space search where this space is divided on blocks, the scooting wolves explore the space to find other smaller block which have a similarity with based on its parameters. Scooting wolfs perused the whole space a selected the blocks with the best fitness. The process will be stopped after a fixed number of iterations or if no improvement in lead wolf solution. Results show that compared with the exhaustive search method, the proposed method greatly reduced the encoding time and obtained a rather best compression ratio. The performed experiments showed its effectiveness in the resolution of such problem. Moreover, a brief comparison with the different methods establishes this advantage.     

使用2-范数匹配的快速分形图像编码算法

尽管分形图像压缩在高压缩比时具有高的重建图像质量,但由于它编码过程耗时而未能在图像压缩领域广泛应用。为了提高分形图像编码过程的速度,提出了基于2－范数匹配的快速分形图像编码算法,该算法先把码书里的码块按2－范数大小赋序,然后对每个输入Range块,在赋序码书中寻找与它的2－范数最接近的码块,进而在这个码块的领域内搜索Range块的最佳匹配块。计算机仿真结果显示,在不影响基本分形图像编码算法解码图像质量的情况下,该方案大大加快了它的编码速度。     

串并行分割法在分形图像压缩的应用

分形理论是20世纪70年代美国Benoit B.Mandelbrot提出的,在图像压缩领域中得到了迅速的发展与应用,分形编码压缩的两大难点是如何进行图像分割和构造迭代。介于现阶段的分形压缩算法复杂,编码时间长的缺点,本文通过细化图像分割以减轻迭代时计算量的思想,采用串行边界分割与并行区域分割相合的一种改进方法。     

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。