一种快速分形图像压缩编码

根据统计规律建立一个小型固定字典,用以加速分形图像的压缩编码;然后,用Julia图像的生成的图像块作为分形图像压缩编码字典的补充;还建立一个编码和解码都相同的平均值字典·因此,使用的压缩方法改变了由常规设计的传统分形图像压缩编码使用编码和解码不相同字典进行编码和解码的缺点·实验结果表明,所使用的方法能很好地对图像进行分形压缩编码和解码,和常规分形编码方法相比还具有较高的PSNR·     

基于正交多小波变换的快速分形图像编码

提出了一种快速分形图像编码算法.编码时,通过插值正交多小波变换将原始图长像缩小,然后使用基本分形编码算法进行压缩;解码时,使用基本分形解码算法进行解码,然后使用插值正交多小波变换恢复图像.实验结果表明,与直接使用分形编码方法相比,该方法缩短了编码时间,并且在信噪比、压缩比等方面得到了改善.     

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．     

基于字典统计耦合归一化多重距离的图像检索算法

针对当前彩色图像检索技术容易受到色彩干扰,鲁棒性不强等不足,提出了一种字典统计耦合归一化多重距离的彩色图像检索算法.首先,将图像量化并转换成一维信号;然后,引入字典统计,将一维信号进行字典编码,并计算编码后的图像多样值;在归一化字典距离的基础上,嵌入字典编码图像的多样值,从而定义了归一化多重距离(NMD)的相似度量准则,利用NMD对查询图像与数据库图像的多样值进行比较与识别,搜索出与查询图像具有相同特征的最相似图像,完成目标检索.在COREL数据库的实验结果表明:相对于当前常用的检索技术,该检索算法具有更高的查准率和查全率,可对彩色图像完成精确检索,有效减低了色彩对检索性能的干扰.     

一种融合信息熵和改进SIFT算法的图像检索方法

针对图像检索中基于单一全局颜色特征或局部特征的检索方法存在查准率和查全率低等问题,提出了一种融合信息熵和改进尺度不变特征变换算法的图像检索方法。首先,利用改进的尺度不变特征变换算法提取图像的局部特征;然后,计算图像的全局颜色特征和信息熵;最后,利用信息熵动态分配全局颜色特征和局部特征的权重,计算图像间的相似度进行图像检索。实验结果表明:该方法的检索性能优于颜色直方图法和尺度不变特征变换算法。     

基于分形维数的多线索商标图案检索系统

采用基于内容的图像检索技术,根据查询图像和目标图像的相似度匹配进行图像检索,图像的内容由五种特征来描述：图像的分形维数、分形矢量、边界分形维数、骨架分形维数和距离分布直方图,系统界面友好、功能齐全,实验证明系统的检索效果比较理想,具有很好的平移、尺度和旋转不变性,并且只要查询图像在图库中,就一定能被检索出来,另外,系统还具有一定的鲁棒性。     

基于超分辨率分形解码和误差补偿的图像插值算法

插值是图像处理中的基本问题,现有的插值算法无法对具有复杂结构和丰富纹理的图像进行准确有效插值.对图像进行四叉树分形编码,确定相应的最优线性变换参数,建立具有相似关系的"子块-父块对";根据块之间的相似关系与图像分辨率无关的特点,以超分辨率分形解码的方式对吸引子进行重建,进而得到插值图像;对分形编码的拼贴误差进行双立方插值,并以此作为补偿项对插值图像进行修正,进一步提高插值精度.标准测试图像的实验结果表明:与经典算法相比,分形插值能够对图像的结构细节实现准确有效的恢复,不会造成边缘模糊和锯齿效应,具有较高的插值精度和图像质量.     

一种新的局部图像放大方法

基于分形图像编码的基本思想和分形吸引子的特点，通过对图像的局部进行分形编码，然后进行分形插值解码，实现了图像的局部放大．实验表明，这种方法是一种有效的局部图像放大方法，克服了现有方法的缺点     

基于灰关联规则的回转窑火焰图像检索方法

将数据挖掘中的灰关联分析引入基于内容的图像检索中,提出一种基于灰关联度的回转窑火焰图像的检索方法.通过分析火焰图像特征值,并结合生产运行数据挖掘得到关联规则;应用灰关联度作为加权因子计算被检索图像与数据库中图像的相似度,从而得到一系列相近检索结果;根据用户的相关反馈,查询得到更优结果;设计和实现了检索系统的原型机,并应用从某氧化铝厂采集的图像和生产数据进行图像检索实验.实验结果表明:该方法能够较快而有效地从图像数据库中检索得到较满意的结果.     

基于非负矩阵分解的相关反馈图像检索算法

提出了一种新的基于非负矩阵分解(NMF)的相关反馈检索算法．在每次反馈过程中,由用户标记与查询图像相似的正例样本的特征向量构成样本矩阵,进行NMF分解,得到NMF的基矩阵和样本的系数矩阵,然后根据分解所得的模型进行检索．由于NMF在一定程度上勾勒出了相关图像在基矩阵所代表的空间中的分布,因而可以有效地提高检索的查准率．使用由500幅图像组成的图像库进行实验,通过与特征加权以及支撑向量机相关反馈方法的比较表明,该方法通过交互的NMF相关反馈,确实能使图像检索的查准率得到较大的提高．     

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。     

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．     

基于欧拉向量的彩色图像检索方法

为了有效地管理图像数据库,并对其进行查询检索所需的图像特征,提出了一种基于欧拉向量的色彩图像检索方法.该方法将图像位平面的灰度码表示和增量位平面表示相结合用于图像检索.结合方式有两种:一种方式是获得联合欧拉向量作为图像的特征,并对联合欧拉向量进行高斯归一化,然后采用距离公式对图像进行相似度计算,并对彩色图像进行检索;另一种方式是利用图像重要位平面所获得的灰度码位平面和增量位平面,分别获得各自的欧拉向量,采用距离公式加权的方法进行图像相似度计算.实验结果表明该方法有效改善了检索效果.     

一种基于图像熵及分形维矢量的图像检索技术

在基于内容的图像检索系统中,图像的抽象描述和特征提取是要解决的关键问题之一.提出了一种利用低维数据有效表示图像特征的基于图像熵及位面图序列分形维矢量的图像检索方法,实现了快速有效的图像检索.     

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。     

一种基于分形的图象压缩编码方法

分形编码是近年来迅速兴起的一种高倍率图象压缩方法,相对于别的编码方法,分形方法有许多优点,但不足之处是其速度太慢,匹配复杂,作者在基本分形块编码的基础上提出了基于区域的自适应编码方法,大大缩短了编码时间,并且压缩比也得到了显著的提高。     

基于内容查询的图象数据库系统

多媒体中最重要的是图象信息，在图象信息系统中往往要查询和处理一些复杂图象，用传统的基于图象标签的查询具有很大的局限性．因此，基于内容的图象信息查询检索技术的研究越来越受到关注，本就基于内容查询的图象数据库系统的发展及其相关技术作一些探讨。     

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。