序列图象的似分形编码方法

该文将目前分形图象编码中描述图象自相似性的方法,用于对序列图象中图象间互相似性的描述,并提出了一种称为似分形的序列图象编码方法。与传统的分形编码方法相比,这种方法由于在编码时不受分形编码特有条件的限制,解码时也不需要迭代,因此编码速度和编码质量都得到一定程度的提高。实验结果证明了该方法的有效性。     

分形图像压缩编码的原理与发展趋势

本文主要介绍了分形的概念和分形图像压缩编码的基本思想、理论基础和编码方法,提出了分形图像压缩编码的改进方法和发展趋势。     

基于局部最大熵的辐射校正方法

提出了基于多尺度匹配的快速分形块编码,该方法为缩短分形编码的搜索时间提供了一条新途径。大量对比实验表明,该方法比全局搜索匹配的分形块编码方法快１０－４０倍。     

分形与图象压缩

分形几何方法是一种新的图象压缩方法.本文介绍了分形几何和分形用于图象压缩的一些基本原理,以及以分形为基础的几种图象压缩编码方法.     

数字信号的分形编码与分形插值

近几年来，分形编码方法受到高度重视。本文介绍了分形编码与解码的基本理论，提供了一种对一维数字信号进行自动分形编码、分形解码和分形插值的方法     

基于矢量量化的图象分形压缩编码

提出一种基于矢量量化技术的图象分形压缩编码方法,其能较好地克服传统的图象分形压缩编码方法中存在的速度慢,压缩率低等缺点,并且同时获得较高的图象恢复质量。     

快速分形真彩图像压缩方法的实现

针对分形图像编码时间过长的缺点,提出了一种快速分形图像编码方法,称为LSS（Local Sub Search）,实验结果表明,对于真彩图像,较之传统的分形编码方法,该方法在相近的压缩比和解码图像质量的情况下,编码时间大为缩短。该方法已在VC++6.0集成开发环境下得以实现。     

一种基于分形维数的图像压缩编码方法

本文提出了一种基于分形维数的ＤＣＴ变换压缩编码与ＩＦＳ分形编码相结合的图象压缩方法。实验结果表明,与基本的自动分形图象编码方法相比,运算时间下降而压缩比和信噪比提高。     

一种基于二维DCT的分形静止彩色图象压缩编码

在彩色图象编码技术中，普遍存在的一个问题是未能充分利用各分量间的相关性。本文针对彩色图象各分量间存在的极强的结构自相似性，提出一种基于二维ＤＣＴ的分形编码方法。此方法在采用变换编码方法去除彩色图象各分量内部冗余的基础之上，采用分形编码方法进一步去除了存在于三分量之间的冗余信息。仿真结果表明，这种编码方法的效率明显优于ＪＰＥＧ基本彩色系统的编码效率。     

基于模拟退火算法的自适应分形图像压缩

针对传统的分形图像压缩方法存在计算量大,编码耗用时间长的缺点,本文引入模拟退火算法思想,提出了一种基于模拟退火算法的自适应分形图像压缩编码方法。实验结果表明,与传统的分形图像压缩方法相比,该方法在保证图像压缩比和图像质量的情况下,可以大幅度地减少了图像的编码时间。     

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。     

基于复合分类的快速分形图像压缩编码

针对分形编码方法耗时过长的不足，提出一种分类加聚类的快速分形图像编码方法，通过提取图像块的分形维数对图像块分类，在同类内基于分形维数聚类，使匹配搜索在同类的聚类域内进行，并对不同类块采用不同算法，实验表明，该方法与经典分形方法（PIFS）比较，在信噪和解码图像质量可接受的条件下，大大提高了编码速度，且压缩比有显著提高。     

基于小波变换的分形预测图象编码方法

提出一种把小波图象编码与分形图象编码相结合的新的编码方法。图象经过小波分解后,呈现出两种相似性;一种是图象本身的自相似性,一是同方向不同分辨率子图象之间的互相似性。利用第二种相似性,也即利用低分辩率子图象为同方向讷经子图象进行分形预测编码。由于小波分解后低分辨率子图象的范围比高分辨率子图象的小一倍,故该编码一般的分形编码方法大大缩短了编码的时间,就编码的效果而言,该方法也比较令人满意。     

一种改进的分形图像压缩方法在C++Builder 5.5中的实现

本文在块变换分形图像压缩编码研究基础上，探讨了一种基于邻域和边界匹配的分形图像压缩方法。在C Builder5.5环境中进行实验，结果表明，该方法在保持较高的峰值信噪比的情况下，相对于基本的块分形压缩编码方法，茯速度有了明显提高。     

基于子块显著不相关检验的快速分形图象编码

图象分形编码中，子块搜索匹配的实质是子块间的相关匹配。基于这一认识，针对分形编码计算量过大、编码时间过长的缺点，本文提出先对子块进行显著不相关检验，再进行子块匹配的分形编码方法。其编码速度比基于子块分类的分形编码方法快５～２０倍（对测试图象Ｌｅｎｎａ２５６×２５６×８ｐｐｂ而言），而解码图象质量（ＰＳＮＲ）没有明显下降，压缩比还有一定的提高。     

一种改进的多分辨分形解码方法

为了减小分形解码方法的计算复杂性,基于对一种分形编码方法所使用PIFS(Partitioned Iterated Fuction System)不动点多分辨特性的研究,提出一种改进的多分辨分形解码方法,与Oien和Lepsoy的塔式方法相比,需要更少的计算量.实验结果验证了有关结论的正确性.     

一种基于DCT的快速分形图像编码方法

分形图像编码能获得很高的压缩比，但存在编码时间过长的缺点。本文根据离散余弦变换(DCT)能量集中的特性，提出一种基于DCT的快速分形图像编码方法。实验结果表明，该方法与传统的分形块编码方法相比，编码速度有很大提高，并能获得较高的峰值信噪比(PSNR)。     

小波分形混合图像压缩编码

简述了小波分形混合图像编码基本方法 ,对小波及分形的高效算法进行简要分析和总结 ,最后简述了目前该混合图像压缩编码方法的发展方向。     

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.     

图像压缩“分形”有术

当计算机技术迈向21世纪时,海量存储对数据压缩技术提出了更高的要求。在数据压缩中,分形和小波是新兴的且很有发展前途的两种编码方法,其中分形编码是完全不同于传统编码思想的,是基于自相似的特征来进行数据压缩。目前,分形图像压缩还存在许多问题,有待进一步研究和解决。