用改进的PIFS实现多媒体通信中的图象处理

本文利用部分迭代函数系统（ＰＩＦＳ）实现分形图象压缩编码的同时,充分利用分形图象编码,解码的某些特殊性质实现对图象的某些特殊处理,以满足多媒体通信中对图象传输和重现的特定要求。一是利用分形图象压缩编码的尺度独立行性实现图象的放大与缩小;二是利用分形压缩编码中某些关键参数实现多媒体通信中图象的分级传输与访问控制。     

分形插值快速IFS算法在图象压缩编码中的应用

研究了一维和二维分形插值快速ＩＦＳ算法在图象压缩编码中的应用．通过与传统的ＰＩＦＳ分形图象压缩算法的比较，提出了一种改进的一维ＩＦＳ分形插值算法与双线性插值算法相结合的图象压缩编码方法，在保持重建图象质量和压缩比的前提下，运算时间大大降低     

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。     

一种分频的分形图象编码方法

提出１种分频的分形图象编码方法将图象分为低频、高频、超高频３部分，并针对各部分的不同特性采用相应的编码技术，以实现有效的压缩．实验数据表明，与传统分形块变换方法相比，该方法不仅使图象的压缩比有所提高，而且压缩速度和还原速度均有明显的改进     

小波域中的分形图象编码方法

研究了小波变换和分形编码相结合的图象压缩方法,即对小波域（传统发形编码在空间域进行）图象进行分形编码,解决了传统分形编码收敛条件苛刻,解码步数难以确定的问题;同时又提出了类似四叉树分割的变长小波树的分形压缩算法,结合小波系数的分层量化算术编码,几乎可以准确地控制压缩倍数,解决了传统发形压缩倍数难以控制的问题,并且通过自动调整阈值的大小,找到小波域图象的最佳小波树分割,也也就是找到了小波系数和分形系数的最佳折衷,最后对DCT,传统分形编码和新方法进行比较,哪现新方法具有一些明显的优点和特点,尤其在压缩比下更是如此。     

一种小波域的分形图象编码新算法

本文在分析了小波域内分形图象编码原理的基础上, 将零树思想引入到小波域的分形图象编码中, 通过定义方向性零（ 子） 树的概念, 提出了一种小波域的分形图象编码的新算法．该算法简单实用、计算量小．实验表明, 对５１２ ×５１２ 的８ 比特Ｌｅｎａ 图象在ＰＮＳＲ 等于２９ ．６７ ｄＢ时, 压缩比达６６ ．４８ , 远远优于ＪＰＥＧ的编码性能, 是目前文献报道的有关小波域内分形图象压缩编码的最好结果     

一种基于小波变换的分形图像编码压缩算法

有效的编码压缩算法是图像数据存储和传输的关键。本文在分析基本分形编码压缩算法（FCC）优缺点的基础上，提出了一种新的结合小波变换的分形图象编码压缩算法（DWT－FCC），该算法首先对图像进行二级小波变换分解，然后对分解后的高层子图像进行基本分形编码，并根据不同层子图像结构间的相似性，由高层分形编码构造低层子图像分形编码，实现图像的编码压缩。实验结果表明，该算法在缩短图像编码时间和提高压缩比方面，均取得了良好的效果。     

基于方向信息的指纹图象分形压缩

提出了一种根据指纹图象方向信息进行图象压缩的方法。首先,将指纹图象按照其纹理方向信息进行分块,将同一块内的图象数据沿纹理方向排列成一维数据,然后再用分形压缩编码方法进行压缩。该法很好地解决了分形图象压缩算法在处理指纹图象时的局限性,具有很高的压缩效率和编码速度、较小的图象恢复误差,并可对指纹图象进行修复等优点。最后给出了实验结果,证实了该方法的优越性能。     

固定压缩字典与分形图压缩编码

分形图像压缩字典是实现分形图像压缩编码的关键因素，而由Barnsley设计的传统的分形图像压缩编码字典的最大缺点是压缩字典随着压缩图像的变化而变化，因此，每压缩一幅图像，都要花很长时间去优化分形图像压缩字典，以便提高压缩编码的速度和保证重建压缩图像的质量。针对这一缺点，本文根据统计规律设计一个固定压缩字典对分形图像进行压缩编码，彻底地改变了Barnsley实现分形图像压缩编码使用变化压缩字典的方法。实验结果表明，固定压缩字典能快速地实现分形图像的编码，并具有部分分形图像的解码优点。     

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。     

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。     

A Compression Algorithm of Hyperspectral Remote Sensing Image Based on 3-D Wavelet-Fractal Coder

In this paper, the 3-D Wavelet-Fractal coder was used to compress the hyperspectral remote sensing image, which is a combination of 3-D improved set partitioning in hierarchical trees (SPIHT) coding and 3-D fractal coding. Hyperspectral image date cube was first translated by 3-D wavelet and the 3-D fractal compression coding was applied to lowest frequency subband. The remaining coefficients of higher frequency snb-bands were encoding by 3-D improved SPIHT. We used the block set instead of the hierarchical trees to enhance SPIHT's flexibility. The classical eight kinds of affine transformations in 2-D fractal image compression were generalized to nineteen for the 3-D fractal image compression.The new compression method had been tested on MATLAB. The experiment results indicate that we can gain high compression ratios and the information loss is acceptable.     

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．     

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     

一种快速、高效的混合小波-分形图像编码方法

结合分形编码和小波编码的优点,提出了一种高效而快速的小波与分形编码相结合的混合图像编码方法。其基本思路为,将小波分解后的图像的低频系数用基于方差的快速分形方法编码,剩余的高频系数用经过修改的SPIHT算法进行编码。实验证明,该混合算法避免了分形编码所固有的方块效应,与传统的分形编码相比,大大节约了编码时间,说明该算法具有一定合理性与优越性。     

有DCT补偿的分形编码中最优压缩比控制参数的选择

有ＤＣＴ补偿的分形编码可以克服纯分形图像压缩的弱点,但难以实现对输出码流的控制。提出自相似特征矢量的概念,并用与基准图像相比的方法以完成压缩参数的最佳选取,实验结果证明,这种方法在给定的压缩比时能量得到该压缩下最佳的恢复图像质量,实现对压缩比的控制。