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。     

基于图像子块特征的快速分形图像编码算法

根据图像子块的像素分布特征,提出了一种基于方差和DCT变换的混合快速分形图像编码算法,并在此基础上引入了平滑块的概念.该算法在大幅度提高分形图像编码速度的同时,很好地改善了压缩率和解码图像的质量.实验表明该方法具有优良的性能,在编码时间优于方差快速编码方法的前提下,解码图像的质量和压缩率可以好于基本分形图像编码算法.     

基于DCT域内积与方差的分形图像编码研究

定义了图像块的 DCT频域内积 ,并证明了该内积等于时域内积 ,从而可根据频域内积大小来作为分形编码中最佳匹配块的判断 ,并推导出 DCT域上恒等变换与其余 7种对称变换的关系 .将值域块分为平稳、中间和活跃三类 ,研究对于不同类型的值域块 ,求频域内积时 ,保留低频系数个数和解码图像质量之间的关系 ,并提出了基于 DCT域内积和方差的分形图像编码算法 .实验结果表明 ,本文算法能在基本保证解码图像质量的同时 ,大大提高编码速度     

基于灰度差的快速分形图像编码

分形图像编码根据图像自身的相似性,利用迭代函数系统理论,可以获得较高的压缩比,但是编码时间长却限制了分形图像编码方法的广泛应用.在迭代函数系统的理论理出上,介绍了一种基于灰度差排序的编码方法.该方法分别计算Range块和Domain块的灰度差,然后通过比较二者的灰度差,并且设定灰度差阈值,加速了Range块搜索最佳Domain块的过程,大大缩短了图像的编码时间.实验结果表明,在图像解码质量基本保持不变、压缩比得到提高的情况下,编码时间得到了明显的减少.     

基于局部方差和DCT变换的混合分形图像编码算法

分形图像编码技术是一种很有发展前途的新型图像编码技术,相对于已有的其它图像编码算法,分形图像编码算法能够在取得高压缩率的前提下,较好地保持解码图像的质量。本文根据图像内部的图像子块特征,提出了一种基于局部方差和DCT变换的混合分形图像编码算法,该算法在大幅提高分形编码速度的同时,很好地改善了解码图像的质量,进一步增进了分形图像编码的实用性。实验结果表明,混合编码算法的编码时间与方差算法的编码时间相当,解码图像的质量甚至好于基本分形图像编码算法。     

分形图像编码算法的参数选择对算法性能的影响

实际应用中的分形图像编码算法有众多参数需要确定,参数选择的恰当与否直接影响算法的性能,而如何确定参数的最佳值是每个研究者和使用者需要首先面对的问题.通过对基本的分形图像编解码算法的分析,发现解码图像的质量（PSNR）不仅跟值域块的分块大小相关,还跟图像的活跃度（IAM）相关.实验进一步表明,对应每一种分块大小,PSNR与IAM均存在对数关系;而且在解码过程中,仅需要6次迭代,解码图像就进入稳定状态.     

基于像素采样的分形图像编码算法

分形图像编码是一种基于自然图像局部自相似性的有效压缩算法技术．但是,基本的分形编码算法是耗时的,由于在基本编码算法中值域块要在庞大的定义域块库中搜索最佳的匹配块．为了减少编码时间,该文提出了基于像素采样的分形编码方案．该方案既不需要复杂的理论分析,也不需要改变现有的分形编码、解码过程,因此能够以直接的方式引进其他的块速的编码算法．计算机仿真显示,在PSNR降低的情况下,编码的匹配搜索时间大幅度减少,同时解码图像的主观质量并没有很大程度上明显降低．     

基于模糊分类的快速分形图像编码方法

针对分形图像编码时间长的问题,提出选取边缘提取图像的6个特征参数作为图像块特征．采用模糊模式识别技术对图像块进行分类,后采用基于局部灰度均值聚类技术进一步减小最佳匹配搜索范围的两步分类法．实验表明,该方法可较大提高编码速度,解码质量无明显下降．     

分形图像编码的改进算法

分形图像编码是一种基于自然图像局部自相似性的有效压缩技术。通过引入一个可以影响解码图像质量和编码时间的控制参数,该文提出了分形图像编码的一种改进方案。该方案既不需要复杂的理论分析,也不需要改变现有的分形解码过程,因此能够以直接的方式融入其它的分形图像编码算法。计算机仿真显示,对一组复杂性不同的测试图像,以PSNR(peak signal-to-noise ratio)度量的解码图像质量优于对应的分形图像编码算法的解码图像质量,同时编码时间也大幅度减少。     

基于相关系数的快速分形图像编码算法

自Jacquin提出的分形块编码以来,各种改进算法不断出现,不同程度地减少了编码时间.该文基于相关系数的快速分形图像编码算法,从理论上研究了图像块匹配误差度量和图像块相关系数之间的关系,论证了极小化图像块的均方误差等价于极大化图像块的相关系数,提出了基于相关系数的分形图像编码算法,实现了在解码图像不降质的情况下大大地缩短了编码时间.     

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。     

分维分割编码与重构

文章给出了基于分形维进行分割的编码算法及相应的解码重构过程描述。分形编码是从全局出发,考虑到图象中一些相距甚远的区域之间,或区域与整体之间可能存在相当大的相关性这一特点而提出了利用分形及分形维的方法,试图寻找快速的编码,解码及平滑处理。该方法通过存储图象的生成元获得了显著压缩图象存储量的效果。     

基于分形维匹配的编码算法

本文主要描述的是图像处理方面的分形模拟。构造自相似图像,可以由一小组点通过仿射变换重复映射而产生,而这只需要存储一些起始点和作用到这些点上的变换规则即可。本文从分形维的特征出发,提出了基于分形维进行的迭代函数系统（IFS）匹配的分形编码算法（FIFS：Field Iterated Function System）,这不但获得了很高的压缩比,同一般的分形编码相比,还取得了较快的编、解码速度和自相似匹配误差测算方法。     

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。     

基于相关系数的快速分形图像编码

分形图像编码是一种有效压缩技术。在分形编码中,一幅图像由一个不动点接近原始图像的压缩变换来编码,然后由源于Banach不动点定理的迭代过程来解码。该文提出了快速分形图像编码的一种基于相关系数的编码方案,不需要改变现有的分形解码过程。该方案基于这样的假设,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。它能够以直接的方式融入其它的分形编码算法。计算机仿真显示,对8幅复杂性不同的测试图像,该文算法能够平均加快编码3倍或更多,同时PSNR(peak signal-to-noise ratio)平均下降不到0．1dB,且主观质量有时甚至好于基本分形算法。     

一种基于相邻匹配的分形图像检索算法

分形码用来描述图像内跨尺度相似性冗余信息。通过分形码记录图像特征并将其用于图像相似度判断及图像检索。基于自适应四叉树分割方法,提出了图像快速分形编码方法。所提方法通过邻域内固定块的相似性判别快速提取分形码,减少了图像分割层次,缩短了编码时间并保证了图像解码质量。同时提出了一种新的快速判别图像间相似块的距离公式,提升了图像相似度判断的准确性。实验结果表明,相对于灰度直方图判别法,本算法大幅提高了图像检索的查全-查准率。相比于文献中的分形检索算法,本算法缩短了编码时间并降低了分割块数,从而提高了检索效率。     

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。     

分形图像编码的快速细粒度迭代解码

该文基分形图像编码的固有特征，阐述和研究了分形图像编码的迭代解码方法的“可分级性”概念，在这一思想指导下，在迭代解码过程中用单缓冲算法取代传统分形编码中的双缓冲算法，在节省了内存空间开销的同时有交地实现了更细粒度上的质量可分级性解码，继而提出了一种块排序解码算法用于基于尺寸自适应块分割的分形编解码方案中，获得了更快的解码收敛速度，通过以上一系列算法深入地阐述了分形偏解码中“质量连续可分级性”的思想，给出了一个初步的实现模型并对结果作了详尽的分析。