基于亚取样分形插值预测的混合图像编码方法

提出了一种基于亚取样分形插值预测的混合图像编码方法。将原始图像在水平方向和垂直方向皆作１／２抽取得到一幅“亚抽图像”，对亚抽图像进行分形编码得到亚抽图像的分形码，采用分形插值方法由亚抽图像的分形码解码得到原始图像的分形预测图像，然后对预测误差图像进行基于ＤＣＴ的自适应补偿编码。实验表明，这种方法的编码速度有了很大提高，而且恢复图像的质量具有较高的保真度。     

一种基于GVF各向异性扩散模型的图像放大算法

 提出了一种基于梯度向量流各向异性扩散模型的图像放大方法.首先低分辨率图像插值放大作为高分辨率图像的初始估计,然后利用基于GVF的平均曲率扩散模型和高斯移动平均低分辨率模型约束进行迭代复原.GVF是一种有旋场,作为外力场用来描述图像的边缘特征,能够将初始图像中斜向边缘锯齿效应表示为流线型.采用GVF外力场约束平均曲率扩散过程,能够有效去除边缘锯齿现象并保持纹理结构.高斯移动平均模型提供了图像数据保真度约束,使结果更接近理想图像.实验结果表明,本文算法能够有效提高放大图像的主观视觉质量和客观PSNR.     

分形编码在图像检索中的应用

分形编码在图像压缩方面取得了很好的效果,同时,分形编码也能够用于基于内容的图像检索.本文提出了一种基于块限制的分形编码算法和匹配策略,并将它们用于图像检索.在我们编码算法中,图像会被预先分成互相不重叠的子图像块,然后对这些子图像进行独立地分形编码,从而获得整幅图像的分形码.该编码算法能够在很大程度上减少编码时间.在进行图像间相似性的匹配时,我们采用改进的基于九叉树的分配策略,从而避免全局地进行分形码的匹配,减少了计算量.实验结果说明,我们的编码算法和匹配策略能够比较有效地应用于基于内容的图像检索,在计算时间和存储时间上都优于实验中其它两种方法.     

基于分形编码的图像压缩域检索

在小波域利用迭代分形码可以唯一表征原始编码图像特征的特点,由此可以利用迭代函数系统的某些特性实现基于分形压缩数据的图像检索操作.文中对基于迭代分形的图像压缩方法和检索方法进行了研究,在小波变换域内提出了一种基于迭代分形的高效图像压缩方法.同时在图像分形码的基础上利用迭代函数系统的分布特性来进行图像间相似距离的计算,从而实现了基于分形压缩数据的图像检索操作.     

基于稀疏约束最优化的ISAR相位自聚焦成像算法

本文提出了一种基于稀疏约束的ISAR方位自聚焦算法,能够应用于稀疏孔径ISAR成像中。该算法利用ISAR图像的稀疏特征建立最小1范数成像模型,并将相位误差作为模型误差。然后通过数值迭代的方式进行自适应相位误差估计,最终获得聚焦良好的ISAR图像。同时,成像代价函数的建立基于矩阵模型,有利于采用方位FFT和矩阵的Hardmard乘积操作进行快速求解。由于利用稀疏约束,该方法在低信噪比的条件下仍然能够取得良好的聚焦结果。基于仿真数据和实测数据的结果验证了本文算法的有效性。     

基于深度学习的分形图像压缩编码模型设计

针对传统编码模型存在的图像分割处理效果不佳、分割精度不高、耗时较长以及编码质量较差的问题，提出基于深度学习的分形图像压缩编码模型。建立图像分割约束条件，对图像进行分割处理，以处理后的图像作为深度学习中ResNet网络模型的输入，提取原始分形图像的特征并将图像块分类；建立特征图像块匹配规则，排序图像块，记录分形码，将分形码作为图像在度量空间内的表现形式，通过度量空间的压缩变换实现分形图像压缩编码。实验结果表明：所提模型的图像压缩编码质量较高，具有一定的应用价值。     

高阶正则逆扩散变分图像增强模型

利用逆扩散方程增强图像是对图像退化过程的逆处理,但由于逆扩散方程对图像高频信息敏感,极易造成噪声的放大和振荡的产生.针对以上问题,提出了一种引入高阶正则项约束的逆扩散变分图像增强模型.新模型由逆扩散项及高频抑制项组成,高频抑制项通过最小化图像高频信息能量能够有效减少逆扩散方程产生的噪声放大和振荡.用该模型增强图像,图像的边缘和纹理信息更加清晰,同时能够有效抑制高频噪声的产生.     

IFS图像空间结构特征及自动目标检测

一个迭代函数系—IFS(Iterated Function System ) 由一组压缩映射组成, 它描述了研究对象“整体”和“局部”之间的变换构成关系.对于图像来讲,IFS描述了图像“整体”和“局部”之间的空间变换关系,因此,IFS可以视为图像的空间结构模型,而与IFS有关的参数可以视为反映图像空间结构的特征.IFS的提出起源于分形图像压缩的研究,因此IFS与分形之间存在着密切的和内在的联系.IFS的理论中有两个重要的结论: 一是如果IFS中的压缩映射均为仿射变换,则IFS的吸引子将是一个分形集合;二是实际中所遇到的图像都可以用IFS的吸引子逼近.根据这两个结论,如果限定IFS中的压缩变换均为仿射变换,又图像本身具有分形结构,即图像“整体”和“细节”之间存在仿射变换关系,则用IFS的吸引子逼近图像所产生的误差很小(理论误差值= 0);如果图像本身不具有分形结构,则逼近误差很大.所以,根据IFS逼近误差的大小,即可判定被研究的图像是否具有分形结构特征.大量的理论研究和实验数据分析表明,自然背景的图像符合分形模型,而人造目标的图像不符合分形模型.因此,可以根据IFS逼近误差的大小实现对自然背景中人造目标的检测.提取图像IFS的算法有多种.本文采用Bath FractalTransform (BFT)算法,它是一个原理简单、实现方便、运算速度快的     

基于分形的图像修复算法

 图像修复是目前图像处理领域中的一个研究热点,对于较大孔洞的修复一直是个难点问题,已有算法都未能很好地解决.本文基于分形相关理论,提出了一种新的修复算法,很好地利用了图像的整体信息.论述了分形维数和分形编码序列块大小之间的关系,提出多尺度的分形编码及重构的修复方法.为了强化图像细节信息,进行了分形局部迭代.为了提高图像修复的质量,将图像进行了分形放大,再进行分形插值修复.从实验结果可以看出,新方法取得了较好的修补效果,尤其是对纹理图像和有较大孔洞的图像效果更好.     

分形仿射变换框架下引入两类约束的图像修补算法

为了得到更好的图像修补结果,提出了一种在分形仿射变换框架下引入两类约束的图像修补算法。分形仿射变换包含几何、同构和亮度3种变换。首先,对选取的定义域块进行前两种分形仿射变换,利用所得的数据块构造码本,并将其作为新的搜索匹配范围。其次,采用改进的双边滤波器,抽取待修补图像的细节图,继而构造权值图。然后,在亮度变换过程中,为待修复块与码本块之间的误差能量函数引入两类约束条件,并通过最小化约束能量函数,导出新的亮度变换参数。引入的两类约束,一是待修复块与码本块在已知像素点上的加权一致性约束,权重为从权值图上获取的权值块;二是待修复块的邻域块与码本块在丢失像素点上的相似性约束。最后,采用约束能量最小的估计块来填补待修复块。实验结果表明,与已有的同类算法相比,本文方法能更好地保留结构特征的连续性,新填充区域与源区域过渡更加自然,修补结果的主观质量和客观评价指标都得到了显著提高。     

机动目标的逆合成孔径雷达成像原理与算法

对于非合作的机动目标,由于目标相对于雷达射线的姿态和转速难以测定,而且是时变的,因而给逆合成孔径雷达(ISAR)成像造成较大困难.本文讨论了这种情况下成像的一般原理,并对机动性不太大,散射点子回波多普勒变化满足一阶近似条件时,提出了实用算法.实测数据的处理结果说明新算法是可行的.     

基于矢量量化的层次分形编码方法

文中提出了一种新的分形图像压缩方法,该方法将矢量量化的概念应用于分形块编码中,对图像的平缓区进行矢量量化的线性组合编码,对图像的丰富细节区用分形编码,并且在分形编码时,采取了层次处理。实验表明,与基本的分形块编码方法相比,本文提出的矢量量化层次分形编码方法在保证一定的重建图像质量下,使图像的压缩比有了明显的提高,并且大大提高了编码和解码速度。     

一种快速分形图像编码算法

目前,分形图像编码技术最主要的缺点仍然是编码时间太长.因此,如何提高分形图像编码速度成为当前分形图像编码技术的研究热点.本文从分形图像编码通用公式推导出一个不等式,利用此不等式,可以预先排除大量不可能与值域块匹配的定义域块,从而减少值域块与定义域块的匹配计算,以此达到缩短编码时间的目的.实验结果表明,在解码图像质量基本不变情况下,本文的方法所使用的编码时间比Fisher方案所需的编码时间减少了很多.     

Steganalysis Using Fractal Block Codes and AP Clustering in Grayscale Images

This paper presents a universal scheme (also called blind scheme) based on fractal compression and affinity propagation (AP) clustering to distinguish stego-images from cover grayscale images, which is a very challenging problem in steganalysis. Since fractal codes represent the self-similarity features of natural images, we adopt the statistical moment of fractal codes as the image features. We first build an image set to store the statistical features of natural images with and without hidden messages, and then apply the AP clustering technique to group this set. The experimental result shows that the proposed scheme performs better than Fridrich's traditional method.     

基于图像活动性的序列图像分形编码方法

介绍了分形的概念以及分形压缩的主要思想;阐述了传统的分形图像压缩编码的基本原理与实现方法;提出了一种基于图像活动性序列图像分形编码方法。该方法首先由相邻帧之间的预测差值来判断当前编码块的活动性,然后根据图像的活动性,对不同特性的块采用不同的分形编码策略,最后对编码后得到的迭代函数系统（IFS）码进行可变长度编码（VLC）,以获得更高的压缩比。     

f+v分解与分形图像修复算法设计

提出了一种基于分形与图像分解的修复算法,将图像分解成为纹理和结构两部分,纹理部分采用以分形维度作为度量函数的修复算法,结构部分采用曲率驱动扩散CDD(Curvature-Drive Diffusions)算法进行并行修复,达到快速、高效的修复受损图像的目的。结果表明,该算法具有速度快、对大面积受损图像修复效果好的特点。     

基于混合编码的分形图像压缩方法研究

提出了一种基于混合编码的分形图像压缩方案,改进了分形编码与SP IHT算法,对提升小波变换后的最低频部分采用改进的分形编码,其他部分采用改进的SP IHT算法。试验结果表明,该方法在缩短了图像压缩时间的同时,明显减少了分形压缩恢复图像的方块效应。     

Fast fractal image compression based on one-norm of normalised block

An accelerating algorithm based on one-norm of the normalised block is proposed for fractal image coding. It can catch the best-matched block to a range block with a reduced search. Simulations show that it yields the same or superior quality as the baseline algorithm, while its runtime is shortened about 19 times.