基于小波变换和分形技术的混合编码

提出了一种用于图像压缩的混合编码算法。该算法利用分形编码技术与 小波零树编码技术的互补性,针对分形编码十分耗时,小波编码压缩性欠佳的缺点,尝试将这两种不同的编码技术结合起来。混合算法具有比分形编码和小波编码更好的码率失真性能。     

基于分形和小波的混合图像压缩编码

从近年来受人瞩目的分形和小波图像压缩方法出发,分析了两种图像压缩方法的特点及利弊． 运用小波变换及ＤＣＴ变换下的分形压缩图像方法,提高了编码速度,得到了较高的压缩比和信噪比,但重构图像质量还存在块状效应． 为此,提出了几种结合起来的综合方法,进一步提高了图像的质量,在压缩比和信噪比及匹配速度之间取得了良好的折衷．     

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．     

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。     

用小波变换加速分形图像编码

针对分形图像编码过程十分耗时的弱点,提出了一种结构小波变换性特来实现的快速分形编码算法,实验显示新算法有较好的加速效果。     

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     

基于多小波变换的分形水印算法

结合多小波变换和分形技术,提出并实现了一种新的盲水印算法.在对图像进行多小波变换后,选取其中频系数某个方向上的小波系数,对此方向上小波系数中的各个小波所对应的系数块分别进行分形编码,在分形编码时通过限定搜索域的方法来嵌入水印.实验结果表明,使用该方法嵌入的水印,相对其它同类水印算法,具有更强的鲁棒性,同时保证了较低的正向错误率.     

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。     

基于小波和分形的遥感图像快速编码

在分析分形编码的匹配过程和小波变换系数分布特点的基础上,提出了一种卫星遥感图像的快速编码算法,即对分形编码的定义域块和值域块分别进行小波交换,并通过计算域块信息库来匹配值域块和定义域块。分别对长春地区的SPOTS影像和广州地区的,TM影像的试验表明,该算法在峰值信噪比下降极小的情况下显著地提高了图像编码速度,在多分辨率卫星遥感数据的可视化表达领域可望有较好的应用前景。     

基于小波分形配比的医学图像插值算法研究

医学图像一般要求边缘细节清晰,而传统的插值方法会导致图像细节信息的丢失.为了满足医学插值放大图像质量和速度的要求,利用小波变换和几何分形的思想,提出了一种改进的几何分形算法和小波变换相结合的图像插值新方法.实验仿真表明,该算法能极大消除细节伪影,同时还保持很好的纹理细节,峰值信噪也得到提高.     

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     

图像编码与小波变换图像编码

介绍图像编码的方法,着重介绍了小波变换的基本理论及小波变换在图像编码压缩中的应用,并展望了今后的研究方向。     

一种小波域分形图像编码算法的研究

针对经典分形压缩算法中编码时间过长的问题,研究了小波变换在分形图像编码中的应用.根据图像经小波变换后能量主要集中在低频系数图像上,并且和同方向高频小波子带之间具有相似性的特点,而分形编码正是利用图像的自相似性,提出了一种小波域分形图像编码算法,仿真结果表明,该算法在保证重构图像质量的前提下,大幅度减少了编码时间,提高了压缩比.     

基于分形与小波变换的图像编码

给出基于分形与小波变换的图像编码方案 .探讨了图像编码中使用的小波基的性能 .采用快速PCC聚类算法 ,利用近距离自相关特性并设定匹配误差阈值 ,大大缩短分形编码时间 .     

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。     

一种分类的小波零树与分形混合图像编码算法

通过分析小波零树编码和分形编码各自的优点与不足,结合自身的特点,提出一种基于分类的混合图像编码算法。该方法把图像分割后的块分为3类,对不同类型的块分别采用分形算法或零树编码的改进算法SPIHT算法编码;结果表明,与单独使用这两种算法相比,混合编码算法的重构图像质量有一定程度的提高。