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。     

基于改进边缘匹配矢量量化的图象编码算法

边缘匹配（Side-Match）矢量量化器（SMVQ）是有限状态矢量量化器（FSVQ）的一个分支。该量化器适合于对图象块间相关性高的图象进行压缩编码,其优点是在比特率相近 的情况下,编码质量高于传统的穷尺搜索矢量量化编码器,但其缺点是计算量大和比特率固定。本文提出了一种改进的边缘匹配矢量量化器。测试结果表明,该算法是变比特率编码算法,它比边缘匹配矢量量化器的比特率低,编码速度快,编码质量有所提高。     

WT域图象分类的矢量量化编码

基于边缘方向分类的ＣＶＱ能够减少在较低位码率进行图象信号矢量量化时的边缘失真和计算的复杂程度。根据静止图象小波变换后小波系数的特征提出了一种在ＷＴ域进行分类的分类算法。     

基于快速相关矢量量化的图象编码算法

图象编码已经成为当今计算机世界的重要问题,而矢量量化（ＶＱ）又是近年来有损图象压缩的一种重要技术,它的优点是比特率低以及解码简单,但是其穷尽搜索编码计算量较大,为了降低编码时间,已经有多种快速算法出现在一些文献中,然而这些算法往往不能进一步降低比特率,为了解决这一问题,因此提出了一种新颖快速相关矢量量化（ＣＶＱ）图象编码算法,该算法对图象块的编码采用对角顺序,即在编码过程中根据当前图象块（ＣＶＱ）     

基于模糊矢量量化图象编码的研究

分析了模糊矢量量化（ＦＶＱ）图象编码的原理，给出了ＦＶＱ设计三要素。提出了用于图象编码的指数型模糊矢量量化算法（ＦＶＱＥ）。实验结果表明，ＦＶＱＥ的图象编码性能与ＦＶＱ相当，但收敛速度要略快于ＦＶＱ算法。     

分形图象编码

在收集和阅读与分形图象编码有关文献的基础上,对分形图象编码的研究现状和发展前景进行了介绍和评述。     

小波树结构快速矢量量化编码方法

提出了基于人眼视觉属性和应用小波树结构２快速图象编码的矢量量化图象编码方法，简称为树结构快速矢量量化编码。在分析此方法矢量量化特点之后，设计产生码本的统计方法，并提出了矢量量化编码的快速算法。     

图象压缩的模糊竞争矢量量化方法

在分析神经网络竞争学习算法和模糊Ｃ均值算法的基础上，提出了模糊竞争学习算法，并对模糊隶属度函数进行了探讨。理论分析和实验结果表明，模糊竞争学习算法用于图象矢量量化压缩编码是一种非常有效的方法。     

基于随机扰动技术的多级矢量量化器优化设计

提出了一种高效的随机扰动多级矢量量化编码方案，实验证明该算法不仅能降低计算复杂度和码书存储量，而且在较高压缩比下可获得较好的图象恢复。     

模拟退火多级VQ编码方案及实现

在查阅和分析多级矢量量化和模拟退火技术有关文献资料的基础上,阐述了矢量量化最优码书的形成条件,并以多级矢量量化和模拟退火技术为基础,提出了一种基于模拟退火技术的多级矢量量化编码方案,该方案充分弥补了多级矢量量化和模拟退火技术在图象编码中应用的各自不足,并且发挥了多级矢量量化和模拟火技术在图象编码中应用的各自优点,理论和实验都证明,该算法不仅能 码书存储量,而且图象恢复效果较好。     

一种基于分形的图像编码改进算法

本文提出了一种新的基于分形的图像编码改进算法,该算法结合小波变换多分辨率分析的特点,对分解后的高层子图像进行基本分形编码,根据不同层子图像之间的相似性,由高层分形编码构造低层子图像分形编码,同时根据不同方向子图的纹理特征不同,采用不同形状的块进行分形预测,实现图像压缩。实验证明,这种改进算法能够大大缩短分形编码的时间,并取得较高的压缩比。     

非线性空间几何收缩的分形图象压缩编码

在经典的空间几何线性均值收缩算法的基础上，提出了一种非线性空间几何收缩算法。由实验表明，该算法不仅能提高压缩比，而且对信噪比也有一定的改善。     

一种新的小波分形混合图像编码方法

随着信息处理技术的飞速发展，图像压缩越来越受到人们的重视。提出一种新的小波分形混合编码方法，引入了小波树的概念，将传统分形编码中块的匹配问题转化为小波树的匹配问题。根据不同方向代表的纹理信息的不同，定义了不同的小波树。在对小波树编码时，灵活运用了零树的概念，提高了压缩效率。对于不同复杂程度的小波树分配不同的码字，具有一定的自适应性。实验结果表明，与传统的基于小波变换的分形编码相比，该方法可以获得较好的压缩效果。     

基于矢量量化的嵌入式零树小波改进编码方法

基于矢量量化的SOFM算法和嵌入式零树小波算法(EZW)如今已经广泛的被使用于图像压缩领域,均被认为是非常有效的压缩编码技术。矢量量化方法压缩比较高,但往往存在分块效应,而EZW算法在高压缩比情况下存在恢复的图像质量较差的问题,提出一种基于矢量量化的嵌入式零树小波方法,它的基本原理是引入差值图像思想,先对原图像做矢量量化,再将原图像与矢量量化的恢复图像求差值图像,差值图像经过小波分解以后会存在大量为0的小波系数,再利用EZW编码,帮助提高重建图像质量。实验表明,相对于EZW和JPEG2000算法,本文算法的压缩比和编码质量均有显著提高。     

基于特征值的快速分形图像编码算法

基于分形图像编码算法的仿射参数,研究了值域块方差、比例因子s和均方误差之间的关系,分形图像编码的收敛特性和比例因子s的取值特点,在此基础上提出了特征值算法。实验证明该方法可显著减少编码时间,提高压缩比。