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。     

分莆技术在彩色纹理分割中的应用

应用分形技术,对彩色图象的纹理分割问题进行了探讨,为了有效地描述彩色纹理特征,我们利用图象中的色彩信息。通过象素的色彩曲面之间的体积值和单种色彩分量值进行分析,获得相应的分形特征,继而动用中值滤波技术和非监督聚算法对特征图象进行分割、实验发形技术进行彩色纹理分割是非常有效的。     

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     

指纹图象的数据压缩方法

提出了一种指纹图象的数据压缩方法，该方法采用动态门限对指纹图象进行二值化，门限的选择过程具有一定的学习功能，然后利用指纹图象本身所固的性质，通过跟踪指纹隆线来对图象进行细化。     

分形图象压缩技术及其改进方法

二十一世纪进入信息爆炸时代,在图象处理领域,分形几何学的运用使得高压缩比成为可能。分形图像压缩是一种利用迭代函数系统理论(IFS)、基于自相似特征的有损编码方法。本文介绍了分形图象压缩技术的理论基础,具有代表性的各种改进方法及其发展方向。     

基于方向图的指纹纹线检出算法研究

指纹纹线检出大多是先按指纹方向图增强指纹图象，然后进行图象分割。但因指纹脊线内和谷线内的图象增强方向可能不一致，使得图象分割的效果不好。作者提出一种直接按指纹方向图进行指纹纹线检出的算法，它先采用拓宽的Prewitt算子计算指纹图象的梯度矢量图，然后用局部最大梯度法计算指纹方向图，最后用阶跃函数模拟从原始指纹图象和指纹方向图中进行指纹纹线检出。     

一种基于小波分解与分形编码混合的图象压缩方法

利用双正交小波特性和小波塔式分解数据的多分辨特性、分形的IFS编码高效特性,提出了一种基于小波分解和分形编码压缩图像数据的方法。该方法先用一个小波将图象进行小波变换（分解）;在频域上,对不同频域层用不同的分块方法和比特率分配方法进行分形编码。根据实际需要和视觉特性来控制压缩比。重构时先在频域进行分形重构解,然后再用另外一个正交小波重建原图象。     

B超图象的纹理识别

根据肝脏B超图象的特点 ,提出利用分形特征配以和差直方图提取特征参数进行纹理识别 ,实验结果表明 :该方法分类精度高且计算速度快 ,克服了它们各自作为特征对肝脏B超图象进行纹理识别时 ,其识别率较低的缺点     

分形图象压缩方法

分形图象压缩方法是近年来迅速兴起的一种高倍率图象压缩方法，而它的最大缺点是速度慢，文章介绍了这种方法的基本思想及若干改进的算法。     

一种高效的分形图象编码技术

将固定矢量的概念应用于分形块编码中，对图象的平缓区进行固定矢量的线性组合编码，并且在分形编码中，采取了分层处理的思想，实验表明，与基本的分形块编码方法相比，本文提出了的固定矢量层次分形编码方法在保证一定的重建图象质量下，使用象的压缩比有了明显的提高，并且大大提高了编码和解码速度。     

-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 .     

分形图像的压缩与还原

通过对分形图像压缩理论的分析，用C语言开发了压缩静态图像数据的软件，对软件编码的具体方法、实现步骤和设计过程作了详细的讨论．并给出了测试结果，结果表明：分形思想提高了图像压缩比和编码、解码的速度．特别适于一次压缩、多次解压缩的场合.     

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     

分形图像压缩编码及其改进措施的研究进展

分形图像压缩编码是当前图像处理领域的研究热点，是目前较有发展前途的图像编码方法之一。本文介绍了分形图像压缩编码的理论基础及现存的主要问题，在此基础上对分形图像压缩编码的改进方法和措施进行了综述，并认为在传统的压缩算法中引入并行分布计算能取得更好的效果。     

基于二维条码的指纹特征信息隐藏方法研究

提出了一种将指纹特征信息隐藏在二维条码中的指纹信息保护方法．利用指纹图像的方向信息和频率信息确定二值化的阈值，采用PDF417条码的编码、译码技术实现指纹图像的预处理和特征提取，并将提取结果嵌入到二维条码中，当对指纹进行认证时，从二维条码中读取数据并解码，得到存储的指纹特征信息，从而达到认证、鉴别的目的．实验结果表明，所提方法可提高指纹特征信息的安全性，且识别、认证效率比较高，实现了指纹特征信息的远距离安全传输和高速录入，以及在线、离线的认证．     

小波域分形编码数字水印的研究

提出了一种新颖的基于小波域分形编码的数字水印技术.分形图像编码方法利用图像的局部自相似性构造分块迭代函数系统,通过保存放射变换参数实现对图像的编码.利用分形变换的编码解码过程中的某些不变参数,可以实现数字水印信息的嵌入和提取.但是空间域的分形编码会使得恢复图像产生明显的块效应现象,嵌入水印后的图像质量损失大.因此一种新的基于小波域细节子图的分形编码方法被提出和研究.利用小波域细节子图的自相似性构建迭代函数系统,实现对细节子图系数的编码.而后基于小波域分形编码,构造了一种新颖的水印嵌入提取算法.算法选取适当的小波细节子图,分块构造匹配池,根据嵌入的水印信号选择最佳匹配块实现水印信息的嵌入和提取.最后通过实验对水印算法受图像处理攻击时的鲁棒性作了分析和比较,嵌入水印的图像在遭受一般图像处理攻击,如滤波、有损压缩、噪声及几何攻击时水印均可读出.构造的基于小波域分形编码的数字水印技术得到了较满意的实验结果.     

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.     

指纹图像增强的一种新方法

指纹增强技术可以有效地增强指纹的脊线特征,为指纹细节提取和匹配提供可靠的基础.文章提出了一种基于Fourier变换和Gabor滤波的指纹图像增强新方法,首先通过快速傅立叶变换将指纹图像变换到频域,然后在频域分方向进行Gabor滤波,最后对合成的图像进行傅立叶逆变换.部分指纹图像的实验结果表明,该方法具有较强的有效性和鲁棒性.     

基于内容的分形视频压缩方法

在小段视频播放中背景经常都是不变的,而只有前景对象在变动.针对视频这种特性,把视频压缩新标准MPEG-4中基于内容的概念与分形视频压缩编码相结合,提出了一种新的压缩方法———基于内容的分形视频压缩方法.该方法先将视频序列分割出前景对象与背景对象,然后分别针对分割出来的前景对象与背景对象进行压缩,而此时背景就可以只压缩一帧或者关键几帧.实验结果表明针对大背景的视频图像,该方法能够在保证压缩质量的情况下大幅度地提高压缩比.