Fast Fractal Image Encoding Based on Special Image Features

The fractal image encoding method has received much attention for its many advantages over other methods, such as high decoding quality at high compression ratios. However, because every range block must be compared to all domain blocks in the codebook to find the best-matched one during the coding procedure, baseline fractal coding (BFC) is quite time consuming. To speed up fractal coding, a new fast fractal encoding algorithm is proposed. This algorithm aims at reducing the size of the search window during the domain-range matching process to minimize the computational cost. A new theorem presented in this paper shows that a special feature of the image can be used to do this work. Based on this theorem, the most inappropriate domain blocks, whose features are not similar to that of the given range block, are excluded before matching. Thus, the best-matched block can be captured much more quickly than in the BFC approach. The experimental results show that the runtime of the proposed method is reduced greatly compared to the BFC method. At the same time, the new algorithm also achieves high reconstructed image quality. In addition, the method can be incorporated with other fast algorithms to achieve better performance. Therefore, the proposed algorithm has a much better application potential than BFC.     

基于不规则区域分割的快速分形压缩算法

首先基于序列块和主块之间最小象差的方差信息,提出了一方差排序搜索算法,该算法可产生与满搜索一致的分形编码.该算法能较大程度上减少对每个序列块进行搜索和匹配主块数与相应编码时间.并通过采用不规则区域变换,提出了一种不规则区域的图像分割算法,实际结果表明比传统的基于块的分割有更大的压缩比,并能减少编码时间.图4,表2,参10.     

方差剔除条件的快速分形图像编码方法

虽然分形图像压缩技术在高压缩比时具有高的重建图像质量,但是它编码过程耗时长导致了它难以在图像压缩领域广泛应用.为了减少寻找range块的最佳匹配domain块的时间,本文提出了基于方差剔除条件的分形编码方法,它利用均方根误差和方差关系的不等式,设置一个range块与domain块匹配搜索的提早结束条件来避免全搜索,从而减少编码过程的时间,实现加快编码速度的目的.计算机仿真显示,对5幅复杂性不同的测试图像,在影响解码图像主观质量很小的情况下,本文方案加快了基本分形编码算法的编码速度27倍.     

基于相似比的变邻域搜索的快速分形编码算法

为了解决基本分形图像编码算法中的编码过程特别耗时问题,通过定义每个range块和domain块的相似比,建立它与匹配均方根误差间的关系不等式,可把寻找range块的最佳匹配domain块的全局搜索变为近邻搜索.鉴于在自仿射变换下最优匹配块间的相似比值应该接近,但它们间的远近程度不一致,因此,每个range块的最优匹配块搜索范围应限制在与其相似比值接近的domain块变邻域内.四幅图像的仿真结果表明,它确实能够在PSNR降低0.103d B(其结构相似性SSIM值仅下降0.0004)的情况下,平均耗时仅为基本分形编码算法的38.97%左右,而且也优于可选特征算法,实现了加快编码过程速度的目标.     

基于小波变换的分形图像编码

在分析小波变换后系数分布特点的基础上，提出了一种新的基于小波变换的分形图像编码算法．根据小波变换后能量集中于低频的特性，在传统的Jaquin分形编码方案的基础上，引入局部Harr小波变换，以低频子图代替原图进行值块、域块间的匹配计算以加快搜索过程，从而提高编码速度．结果表明，该算法在峰值信噪比下降很少的情况下。编码速度提高了100多倍，证明了其高效性．     

基于遗传算法的分形图像压缩方法

基于分形和分块迭代函数系统的特点,提出了一种改进的用于求解具有全局最优的自相似分块匹配的遗传索算法,算法中应用于带分类的编码法、杂交位置概率和自适应的适应度函数。     

矿井监控图像的分形编码

针对井下光照度低,监控图像对比度低,平滑区域较多这一特点,为了提高煤矿井下监控图像的分形压缩编码的效率,采用了基于平滑块处理的分形编码算法。在进行分形编码时,预先设定图像D块及R块的方差阈值,将方差小于其阈值的所有D块剔除在码本之外,对于方差小于其阈值的所有R块不进行搜索匹配,而是直接赋以均值。实验研究结果表明:基于平滑块处理的分形编码算法比基本分形编码算法更有效。该算法的实现提高了分形编码的效率,有助于解决煤矿井下监控图像的低比特率传输问题。     

一种基于灰度评价的图像分块压缩算法

针对分形图像压缩算法中匹配定义域块搜索存在的速度慢,只是局部最优的缺点,提出了一种基于灰度评价的图像分块压缩算法,即用灰度评价的方法来区分图像,同时,对映射集增加对比度和亮度的约束,从而大大提高了图像的可分性,压缩比和压缩速度,最后,用随机迭代的方法完成图像的解码,保真效果良好。优化了分形图像压缩编码方法。     

图像块自相似特征的快速分形编码算法

为了解决全搜索分形图像编码算法在编码过程中range块和domain块匹配特别耗时问题,定义了每个range块和domain块的自相似特征,由于在自仿射变换下最优匹配块间的自相似特征应该接近,因此,每个range块的最优匹配块搜索范围仅限在与其自相似特征接近的domain块邻域内,变全局搜索为局部搜索.六幅图像的仿真结果表明,它确实能够在PSNR降低0.48d B(其结构相似性SSIM值仅下降0.0015)的情况下,平均耗时仅为全搜索分形编码算法的18.65%左右,而且也优于其他特征算法,所提算法达到了加快编码过程速度的目标.     

2-范数结束条件的分形图像编码算法

具有极好质量和压缩比的分形图像编码因其编码耗时而限制了它的应用.针对这个问题,本文提出一种快速分形编码算法,它运用图像块2-范数设计的结束条件来避免编码过程中的全搜索,对一个range块,能够在较小的搜索范围内找到它的最佳匹配domain块,匹配搜索过程可以提早结束,因而编码时间极大地减小.仿真实验显示,该算法能够大大缩短编码时间,同时实现和全搜索分形编码算法相近的重建图像质量.     

基于MPI的分形图像压缩并行算法

利用MPI提供的库函数,提出了基于MPI的分形图像压缩并行化算法,将图像的定义域块和值域块的搜索匹配过程分配给多台处理器同时执行.实验结果表明,利用MPI来进行分形图像压缩,可以缩短压缩时间,在不改变压缩比的情况下,得到较好的加速比.     

SAR imagery coding based on blocking high frequency energy matching

A new fractal image compression algorithm based on high frequency energy (HFE) partitioning andmatched domain block searching is presented to code synthetic aperture radar (SAR) imagery. In the hybridcoding algorithm, the original SAR image is decomposed to low frequency components and high frequencycomponents by wavelet transform (WT). Then the coder uses HFE of block to partition and searchthe matched domain block for each range block to code the low frequency components. For the high frequencycompone...     

基于不规则区域分割及灰度排序分类的分形压缩算法

基本分形压缩分类算法多以单一特征分类且需要庞大的匹配搜索运算。首次将PCNN分割引入分形压缩,提出一种基于不规则区域分割及图像灰度排序分类的分形压缩算法。算法首先对原图像进行不规则区域分割,然后利用所得二值图像的灰度值与原图像的灰度值两个特征对图像块进行联合分类,以缩小搜索匹配的范围,提高压缩速度。实验结果表明,所提算法在保证解码质量的前提下,大幅度减少了编码时间。     

基于自适应匹配的红外图像分形编码

针对红外图像的特点,提出了一种自适应局部分形块编码方法,该方法利用图像块灰度相关性,将值域块与定义域块的匹配限制在以值域块的均值和方差为中心的动态窗口中,动态窗口的长和宽,根据定义域块均值和方差的二维直方图自适应地确定、实验结果表明,所提方法不但大大缩短了编码时间,压缩比也有较大幅度的提高。     

基于自适应四叉树的一种分形图像压缩方法

分形图像压缩方法由于其压缩比高、解压方法简单等原因越来越收到重视，但是它的压缩质量不是很令人满意．在基于自适应的四叉树方法上通过加入不同方向矩形的区域块匹配，在原有基础上扩充了代码库，可以根据值域块的的几何特性来选择合适形状的匹配块，实验证明这种方法在进行图像压缩时得到了很好的压缩性能．     

基于Jacquin分形法图像编码的Matlab仿真实现

分形图像编码具有潜在的高压缩比、解码简单等特点成为近十年来有损编码中的一个研究热点。文章阐述了分形编码的数学基础和传统分形编码Jacquin方法的编解码原理,最后利用Matlab工具对图像的Jacquin分形法进行了实验仿真。实验结果表明,Jacquin分形法搜索最佳匹配块的编码时间较长,而解码过程简单快捷。提高图像编码速度将是Jacquin分形法今后改进的主要内容。     

一种快速分形图像编码方法

提出了一种快速分形图像编码方法．该方法利用原图像的均值图像设计编码码书，利用高阶统计量对域块进行分类，可以有效地减少域池中域块之间的相关性．同时，使用遗传算法搜索值块的匹配域块，可以减少分形图像编码时值块与域块的匹配搜索时间，加快图像分形编码的速度．基于这种方法的分形图像编码，在图像解码时不需要迭代，可以提高图像的解码速度，不需要对编码时的伸缩系数加以限制．仿真结果表明，这种快速分形编码方法可以减小图像编码时间，较大提高了分形编码的速度．在相同压缩比的情况下，解码图像的质量也比传统方法要高．     

小波与分形混合图像压缩编码

传统的分形图像编码方法,由于编码时间长,严重影响其广泛应用。提高分形图像压缩的编码速度是目前分形图像编码研究的重点。文章结合小波多尺度分析的特点,提出了基于方差的小波和分形混合编码算法。实验结果表明:本文的算法在重构图像的峰值信噪比(PSNR)略有下降的情况下,编码时间减少了98.67%和压缩比提高了4倍。     

基于小波和分形的遥感图像快速编码

在分析分形编码的匹配过程和小波变换系数分布特点的基础上,提出了一种卫星遥感图像的快速编码算法,即对分形编码的定义域块和值域块分别进行小波交换,并通过计算域块信息库来匹配值域块和定义域块。分别对长春地区的SPOTS影像和广州地区的,TM影像的试验表明,该算法在峰值信噪比下降极小的情况下显著地提高了图像编码速度,在多分辨率卫星遥感数据的可视化表达领域可望有较好的应用前景。     

基于方向剖分的小波域分形图象压缩

该文提出一种新的分形和小波混合编码方法－基于方向剖分的小波域分形图象压缩方法：在将图象分解到小波域后，对各子图象，根据其所占能量的大小和所代表的方向纹理信息，采用不同大小、形状与类别的定义域块和值域块进行分形编码，经实验证明，这种基于方向剖分的小波域分形编码方法，在保证一定的还原图象质量的前提下，可以大大地提高了分形编码的速度，如果结合多层小波分解的分形压缩编码的预测法和零树法，还能进一步提高压缩率，从而使分形图象编码向实时应用迈进了一步。