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。     

基于小波分解的快速分形图象压缩算法

为了解决传统分形压缩编码时间过长的问题 ,提出了一种基于小波分解的快速分形图象压缩算法 .该算法利用小波分解后各频带间能量分布不均衡的特性 ,将集中图象主要能量的低频域看作是一种图象 ,进行传统分形编码 ;然后利用小波分解后不同分辨率子带图象之间的相似性 ,用低频域的全搜索代替传统算法中整个区域的全搜索 ,将在低频域得到的分形参数进行适当的比例变换得到整幅图象的分形码 ,解码时 ,进行同传统算法相同的迭代过程 ,所得解码图象即为原图的逼近图象 .实验结果表明 ,该算法在压缩比不变 ,且基本不影响恢复图象质量的前提下 ,大大提高了编码速度 ,明显改善了分形图象压缩中编解码时间的不对称 .     

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。     

一种基于显著不相关检验的近距分形图象编码方法

提出一种基于显著不相关检验的近距分形图象编码方法。对于标准测试图象（Ｌｅｎａ２５６×２５６×８ｐｐｂ），这种方法与子块分类方法相比，以解码图象质量（ＰＳＮＲ）下降２～３（ｄＢ）为代价，编码速度提高了７０～２００倍，且压缩比还有一定的提高；与普通近距分形方法相比，在解码图象质量（ＰＳＮＲ）不下降的情况下，编码速度提高约３２％；若以解码图象质量（ＰＳＮＲ）下降０．２～１（ｄＢ）为代价，编码速度提高３～９倍。     

频率域上的分形图象编码

研究了频率域上的分形图象编码，与空间域上的分形图象编码相比，它有两个突出的特点：分阶的亮度变换和几何变换的简化与合并。本文的理论分析和实验数据都表明，无论是在编码时间和压缩比方面，还是在解码的收敛性和图象保真度方面，频率域上的分形图象编码都要优于相应的空间域上的分形图象编码。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

图像分形维数计算技术

在分形科学的研究中,分形维数的求取方法一直是人们所关注的,本文基于目前常见的图像分形维数的求取方法,对各种方法的计算量,适用范围进行分析和比较,给出推荐模型。     

基于格图像的康托集分维与泛逻辑运算

对康托集的研究一直是分形领域的经典而又热点的课题。本文尝试用一种新的模式——“格图像”来研究康托集的分形特性,给出了康托集的格图像构造与分形维数计算方法,计算表明：康托集的自相似分维是格图像分维的特例,格图像分维是自相似分维的扩展。文章首次在分形领域引入泛逻辑的概念,给出了基于格图像的康托集的泛逻辑“与,或,非”运算模型,它不仅考虑了集合的代数列度大小。而且考虑了在参考格中的几何位置关系,这给分形图像的研究提供了一种新的思路,同时也拓展了泛逻辑学的应用领域。     

基于局部小波分形特征的车牌定位研究

提出了一种新的车牌定位算法.车牌定位是车牌识别系统中最为关键的处理之一,分形特征能较好地反映牌照区“粗糙”的特性.首先提取牌照图像灰度图的分形维数,再充分利用小波与分形的密切联系,以二次B-样条小波对车牌局部图像进行小波变换后,提取各个子图的分形维数.这些分形维组成的特征矢量能有效地标示车牌区域和非车牌区域,根据这些局部分形维特征,以改进的BP神经网络作为分类器,有效地实现了车牌的快速准确定位,定位时间在0.7s左右,比同类方法更优.     

苹果分类识别中的分形问题研究

提出一种新颖的基于分形理论的苹果属性分类识别方法。通过机器视觉获取苹果彩色图像,进行处理,得到反映苹果色度属性的灰度图象;运用分形理论,通过苹果灰度图象创建灰度特性曲线,对该曲线的分形问题进行研究,得到曲线的分形维数;根据特征维数,建立起苹果属性类别和分形维数间的关系,实现了苹果属性的准确检测和分类。实验结果表明,用分形理论方法进行苹果分类识别,具有良好的抗噪、容错能力,并能有效地克服传统图像分割识别方法适应性差的缺点,提高了分类判别准确率和分类精度。     

分形图像的泛逻辑运算模型

泛逻辑学与分形理论是研究非线性自然系统的新兴科学,它们在复杂系统与计算机图像处理中已有良好的应用。论文首先给出了分形图像的测度选取原则与分维计算方法,然后利用泛逻辑学的基本原理,首次在分形图像中引入“泛逻辑”的概念。文章分析并建立了分形图像的“非与或”运算模型,并实现了分形图像的泛逻辑运算仿真系统,得到了良好的运算结果。这给分形图像的研究提供了一种新的思路,同时也拓展了泛逻辑学的应用领域。     

基于分形维数的图像边缘提取

针对医学领域中的红细胞图像要求测出细胞面积、圆度及个数等特征,提出一种基于分形维数的图像边缘提取方法.以分形布朗随机场模型为依据,计算每个像元的分形维数,将原来的灰度空间映射成分形维数空间,在该空间进行边缘检测.实验结果证明,在选择最佳窗口大小的情况下,该方法能突显医学细胞图像的检测特征,并且具有很强的抗噪声能力.     

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。     

热图象场的分形测量方法研究

影像的分形研究是图象分析中的一个新课题,该文通过对分形原理、传统的分形计算方法的研究,结合热图象特征给出了３种不同的分维计算方法－灰度曲面分形计算,剖面曲线分形计算,象元点分形计算,实践表明灰度曲线分形计算可以揭示热图象整体的分形特征;剖面曲线分形计算则可对比研究典型地域的热辐射特征;象元点分形计算可以给出热辐射变化梯度的定量描述。在讨论有关分形性质后,给出了上述方法在上海市热图象场分形测量中的良