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     

建立于边缘信息的运动图象信源模型

本文在图象边缘信息的基础上，建立了一种新的运动图象信源模型，与经典方法相比，该信源模型不同于离散随机场，建立该信源模型的方法比较简单可靠，也不需要任何图象的先验知识，它参成功地用于运动图象编码，编码方法也突破了传统的波形编码范畴，从广义上说，它属于模型基编码方法。     

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     

子波变换图象压缩编码技术进展

从１９８８年Ｍａｌｌａｔ将子波变换用于信号处理提出多分辨率分析概念，给出了信号或图象分解为不同频率通道的算法和重构算法。开创了子波变换在图象处理中的应用，子波变换在时域和频域同时具有良好的局部化性能，使子波变换成为视频图象压缩编码的主要技术，专家预计，在１９９６年符合高清晰度电视标准的子波变换视频图象压缩技术将推出问世，本文综述子波变换图象压缩编码技术当前的进展。     

通用栅格编码量化在图象压缩量化中的应用

提出了一种基于栅格编码TCQ的图象压缩编码量化方法。论述了TCQ量化方法的理论基础栅格编码调制TCM和维特比算法的基本原理。在研究普通TCQ量化方法和其中集合划分存在问题的基础上，探讨了另外一种划分方法的可行性，得到通用栅格编码量化方法UTCQ。根据对实际图象量化结果的比较，证明了UTCQ的有效性。     

双向预测运动补偿及其在数字视频编码中的应用

双向预测法是根据目前活动图象压缩编码方案中所广泛采用的图象组（ＧＯＰ）结构（即包含Ｉ、Ｐ、Ｂ３种类型图象的编码结构）而提出的一种新型的运动补偿方法．论文详细讨论了在数字视频压缩编码中运用双向预测法的各种运动补偿方式．通过对编码效率和实现复杂度的综合比较，给出了一套适于数字视频压缩编码的实用双向预测运动补偿方案．结果表明，双向预测法可显著提高图象编码效率，其运动补偿性能明显优于传统的单向预测法．     

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。     

高性价比2MB／S会议电视图象压缩编译码器的研制

本文系作者研制低成本高质量的２ＭＢ／Ｓ会议电视图象压缩编码硬件系统的成果报告。在研制过程中，采用了作者新的电视图象编码方案。该成果：图象质量同ＣＣＩＴＴＨ１２０建议的编码系统相当，但成本比ＣＣＩＴＴＨ１２０建议下降数倍。     

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     

多值图象分层为二值图象的压缩编码方法

本文提出并实现了一种新的多灰度图象压缩编码方法。该方法将多灰度图象按位分层为二值图象,进行游程长度编码。各码码长相等(均为8bit);码字覆盖的最大游程长度为1024。由于按照字节存取,编码解码很方便;遇到干扰可恢复图象,比Huffman编码有很强的抗干扰性能。提出的直接图象码解决了游程长度较短的低位分层图象的压缩问题。对于序列活动图象,帧内、帧间编码能同时进行,实现容易。该压缩编码方法无失真,也可应用于文本二值图象的编码压缩。     

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.     

光栅编码假彩色图像的色度分析

对位相型光栅编码假彩色图像进行了色度分析，认为在已知光源光谱布的情况 下，可以从色度轨迹和明度曲线上适当选择光源，使得假彩色图像达到预期 效果。     

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。     

一种基于小波变换的混合图像压缩方法

提出了一种基于小波变换的静态图像压缩方法．将图像作多次小波分解后，对高频系数进行适当量化以减少其符号数，然后对量化后的系数作Huffman编码及RLE编码．实验证明这是一种比较有效的编码方法，消除了方块效应，且该算法可得到不同的质量等级和比特率，适合网络图像传输．     

一种小波分形混合图像编码算法

结合小波变换与分形编码技术,提出了一种基于小波变换的分形图像混合编码算法.通过实验比较,该算法在图像编码时间和压缩比方面均取得了良好的效果.     

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。     

基于小波变换的图像压缩研究进展

在分析小波变换理论的基础上，讨论了小波变换在图像压缩中的应用，介绍了当今一些主要研究成果，并展望了其未来发展方向。     

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.     

分形图像编码中的值域块分类模型研究

将值域块分为自相似值域块和非自相似值域块两大类,其中非自相似值域块是导致分形图像编码速度低的主要原因之一．定义了值域决的零位移自相似系数和σ－α空间,研究了两类值域块在σ－α空间中的分布规律,据此建立了一种分类模型,可以方便地将这两类值域块区分开来．实验结果表明,在压缩比和恢复图像质量受损不大的情况下,基于这一分类模型的分形图像编码方法的编码速度有了显著提高．     

A NAM Representation Method for Data Compression of Binary Images

A representation method using the non-symmetry and anti-packing model (NAM) for data compression of binary images is presented.The NAM representation algorithm is compared with the popular linear quadtree and run length encoding algorithms.Theoretical and experimental results show that the algorithm has a higher compression ratio for both lossy and lossless cases of binary images and better reconstructed quality for the lossy case.