基于神经网络的分形图像压缩与解压缩

图像压缩技术中,分形图像压缩与解压缩具有较高的压缩率和低损耗率,但基于迭代函数系统的自动分形图像编码方法计算量大,因此限制了其实际应用。人工神经网络具有学习、记忆、识别及推理等特点,为分形图像压缩解压缩提供了一个全新的解决方案。提出使用神经网络方法以并行方式完成分形图像压缩与解压缩的大量计算,模拟结果显示,与基本的自动分形图像编码方法相比,在基本保证重建图像质量的前提下,运算时间和码率均下降,显示出神经网络技术应用于分形图像压缩与解压缩中的可行性及高效性。     

分形及其在图像压缩编码中的应用

简要介绍了分形、分数维数的概念,分形用于图像压缩的基本原理,以及基于分形的若干图像压缩编码方法。     

-种双三次插值与IFS相结合的图像压缩新方法

提出一种基于 Walsh四子带分解 ,将双三次插值与改进的分形编码相结合的图像压缩方法 .实验结果表明 ,与基本的自动分形图像编码方法相比 ,在基本保持重建图像质量的前提下 ,运算时间下降而压缩比提高 .     

一种双三次插值与IFS相结合的图像压缩新方法

提出一种基于Ｗａｌｓｈ四子带分解,将双三次插值与改进的分形编码相结合的图像压缩方法。实验结果表明,与基本的自动分形图像编码方法相比,在基本保持重建图像质量的前提下,运算时间下降而压缩比提高。     

基于小波分析的四叉树算法的遥感图像压缩

提出了一种基于混合编码的四叉树图像压缩方案,对提升小波变换后的最低频部分采用四叉树无损压缩方法,其他部分采用四叉树有损压缩方法。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。     

分形理论在图像压缩中的应用

在图像压缩中运用分形理论是一种基于自然图像局部自相似性的有效压缩技术。文章重点介绍分形图像压缩技术理论基础——迭代函数系统,再介绍分形图像压缩编码和解码的方法,最后简单介绍分形编码的改进方法。     

一种改进的分形图像的压缩方法及其软件实现

为了提高分形图像压缩方法的效果,采用分割迭代函数系统方法,融合进化算法和四叉树方法,并使用C／C^ 语言,实现了分形图像压缩程序．程序运行结果表明,该方法能够提高图像压缩的质量和速度．     

基于样条插值和分形的图像编码方法

提出了一种将样条插值和基于迭代函数系统（ＩＦＳ）的分块分形编码相结合的图像压缩方法。实验结果表明,与基本的自动分形图像压缩方法相比,本方法远算时间少、压缩比高且重建图像质量良好。     

一种新型改进四叉树方法在分形图像压缩的设计与实现

详细阐述了Jacquin和Fisher的两种分形图像压缩方法,基于Fisher的自适应四叉树,提出了一种新型改进四叉树搜索方法.该方法根据值域块的几何特征分类来选择合适的匹配块,通过区域相关的快速搜索与四叉树方法相结合,并利用VC6.0开发工具加以验证与实现.实验结果表明,与Fisher方法相比,在同类图像压缩和重构中,新型改进四叉树方法压缩时间缩短,压缩比和PSNR得到较大的提高.     

结合DCT近似的分形图像压缩方法

分形图像压缩是一种基于分形迭代函数系统理论的图像压缩方法,压缩比大,但编码过程计算复杂、编码时间长,结合离散余弦变换近似的分形图像缩方法,提高了分形压缩中灰度变换的精度,从而达到了提高图像质量,提高比和减少编码时的目的。三种不压缩图像的结果比较证实了新方法的优越性。     

零树小波与分形图像编码算法相结合实现JPEG2000压缩

讨论了基于零树小波图像压缩的编码算法机理，在零树小波与分形图像编码相结合下实现的JPEG2000静态图像压缩，并对JPEG2000与JPEG效果图像的测试实验结果进行了比较，最后对基于小波变换的图像压缩应用提出了其主要发展方向。     

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．     

基于误差阈值的分形图像压缩

对简库恩的基本分形图像压缩算法进行了改进·从减少不必要的计算量入手,提出基于误差阈值的分形图像压缩算法·首先给定一误差阈值,然后计算子块与父块间有限个对应像素点之间的灰度误差累计和,得到超过误差阈值的最大计算次数,据此找到与子块最相似的父块,达到图像压缩的目的·实验表明,该算法能明显缩短图像压缩的时间,而信噪比和压缩比变化不大·     

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。     

分形图像压缩研究的进展

从图像划分,编码算法,分类方法,解码算法,拼接定理和变换参数量化等方面对分形图像压缩编码的研究进展进行评述,提出了一种基于Ｊａｃｑｕｉｎ逐块变换和Ｂａｔｈ分形变换的混合编码方案,并指出形分图像压缩编码进一步的研究方向。     

分形图像压缩的一种改进算法

针对分形图像压缩的缺点,基于分形图像压缩的基本原理,对匹配搜索之前定义域块的采样方式提出了一种基于主对角线的计算方式.该计算方式取代了传统的取平均的方法,简化了计算的复杂度.实验结果表明,该方法在时间和峰值信噪比(PSNR)两个方面都取得了良好的效果.     

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.     

对基于迭代函数系统的分形图像压缩方法的探讨

探讨了基于迭代函数系统的分形图像压缩方法,提出了一种精简范畴块集合的新方法。与传统算法相比,该方法计算复杂度较低。     

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．     

基于小波变换与改进分形结合的图像压缩算法研究

针对传统的分形图像压缩编码时间长的缺点,提出了改进的分形编码方法,并将小波变换与改进的分形编码结合.在MATLAB软件中进行测试实验,实验结果表明,与传统的分形编码算法相比,在保证图像压缩质量基本不变的情况下,新算法编码时间大大缩短了,并且提高了压缩比,具有较高的应用价值.