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．     

Fast Fractal Image Encoding Using an Improved Search Scheme

As fractal image encoding algorithms can yield high-resolution reconstructed images at very high compression ratio, and therefore, have a great potential for improving the efficiency of image storage and image transmission. However, the baseline fractal encoding algorithm requires a great deal of time to complete the best matching search between the range and domain blocks, which greatly limits practical applications of the algorithm. In order to solve this problem, a necessary condition of the best matching search based on an image feature is proposed in this paper. The proposed method can reduce the search space significantly and excludes the most inappropriate domain blocks for each range block before carrying out the best matching search. Experimental results show that the proposed algorithm can produce good quality reconstructed images and requires much less time than the baseline encoding algorithm. Specifically, the new algorithm can speed up encoding by about 85 times with a loss of just 3 dB in the peak signal to noise ratio (PSNR), and yields compression ratios close to 34.     

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．     

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。     

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.     

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.     

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。     

分形图像压缩编码的研究进展

综述了近年来在分形图像编码方面的最新进展，详细分析了分形图像编码在图像分割算法、对域块的变换、域池选择、图像编码、匹配块的搜索策略、仿射变换实现和图像解码等几个方面的研究现状以及在这些方面的性能优化问题。对其中的每一个方面，都探讨了一些最新的典型方法，并对这些方法在复杂度、精度、收敛性等方面进行了简要的性能比较，指出了分形编码存在编码速度慢等问题，指明快速分形编码及与其它编码方法的联合编码的研究方向。     

基于对称分形的虹膜图像压缩算法

利用虹膜图像固有的对称特性,提出了基于对称性的快速分形虹膜图像特征区域的压缩算法;通过虹膜图像特征区域边缘的定位,确定对称轴,然后对于一值域图像块,与其匹配的定义域块被限定在其对称区域中,从而可减少定义域块的搜索范围,加快分形编码速度,最终达到加速虹膜图像压缩目的。     

一种快速、高效的分形图像编码方法

文章针对传统分形编码时间过长的缺点,提出了一种高效而快速的基于方差的分形图像编码方法。其基本思路为:首先找到在方差意义下与R块最邻近的D块,在其左右k邻域内搜索与R块匹配的D块,如果没有搜索到满足预定阈值要求的D块,则对当前R块进行4值BTC编码。实验证明,该混合算法与传统的分形编码相比,节约了编码时间,说明该算法具有一定合理性与优越性。     

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。     

基于差分计盒维数的分形图像编码方法

提出了一种利用差分计盒维数(简称DBC,一种估计分形维数的方法)新的分形图像编码方法,该方法利用DBC来寻找一个与值域子块在分形维数上最接近而且与其差别小于某一预定阈值的定义域子块.这种方法的优点在于能够有效减少搜寻对应于某一值域子块的最佳定义域子块及最佳变换的搜索空间.     

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。     

一种基于压缩感知图像编码算法研究

计算机图形学的发展有力的促进了医学影像处理技术的普及和应用.图形压缩和编码是阻碍医学影像处理的关键技术之一.本文针对图像分形编码过程中存在的方块效应和编码时间过长的问题,提出基于压缩感知和分形编码快速图像处理算法,该算法对低频子图实施分形编码,降低处理时间,接着对低频差值图像实施压缩感知编码,实验结果表明该算法能够有效的提升图像处理速度,并且提升了重构图形的质量.     

数据压缩字典与快速图像分形映射压缩算法

针对分形编码压缩时间太长、以至于该算法很难达到实用的缺点,提出了对图像进行分级预处理,即根据被压缩图像的实际情况建立一个数据压缩字典,使得被压缩图像的匹配块仅在数据压缩字典指定的块中进行,从而大大减少图像压缩过程中的搜索范围和压缩时间·此外,给出了建立数据压缩字典的理论基础,并根据此思想给出了一个新的实现分形编码算法·实验表明,在提高压缩比的同时,运算时间也大大缩短     

基于RIFS和FIC的分形图像生成方法

将分形几何递归迭代函数系统（RIFS）和基于块变换的分形图像压缩（FIC）编码方法有机结合起来，提出了将分形图像压缩的分块IFS编码转换为RIFS编码，应用混沌算法生成分形图像的新方法，从而能够采用线性分形模型描述更广泛的几何图形对象，为RIFS逆问题的解决提供了一种新途径．