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。     

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。     

一种基于小波包变换的零树分形图像编码算法

在分析小波包变换、零树编码和分形编码的特点的基础上,通过选择最佳小波包基,对不同子带分别采取零树编码和分形预测编码等措施,提出了一种基于小波包变换的零树分形图像编码算法.实验结果表明:本算法能有效提高峰值信噪比和减少编码时间,提高了压缩效率.     

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。     

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．     

空间太阳望远镜中图象压缩单元软件设计

图象压缩单元是一个嵌入式系统，用软件算法在DSP系统上实现图象压缩，软件的开发采用混合语言编程，即图象压缩算法采用C语言编程，其它软件模块采用汇编语言编写。采用小波变换和零树编码的方法，达到了卫星要求的压缩比。     

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。     

小波域分形预测视频编码

把２Ｄ小波域分形预测编码原理扩展到３Ｄ视频,首次将方向性零树小波概念应用到视频压缩编码,提出了基于方向性零树小波的分形预测视频编码算法,给出了具体的编码／解码结构、实现方法、实验结果。     

基于离散小波分形的图像压缩编码

应用小波嵌入式零树编码技术 ,并将其与分形编码技术相结合 ,实现了对小尺寸图像 (12 8× 12 8× 8bits)的有效压缩 .在较好的图像主观质量与峰值信噪比的前提下 ,获得了压缩比较高且无分块效应的重建的小尺寸图像 .     

分形图像压缩编码的研究进展

综述了近年来在分形图像编码方面的最新进展，详细分析了分形图像编码在图像分割算法、对域块的变换、域池选择、图像编码、匹配块的搜索策略、仿射变换实现和图像解码等几个方面的研究现状以及在这些方面的性能优化问题。对其中的每一个方面，都探讨了一些最新的典型方法，并对这些方法在复杂度、精度、收敛性等方面进行了简要的性能比较，指出了分形编码存在编码速度慢等问题，指明快速分形编码及与其它编码方法的联合编码的研究方向。     

基于超分辨率分形解码和误差补偿的图像插值算法

插值是图像处理中的基本问题,现有的插值算法无法对具有复杂结构和丰富纹理的图像进行准确有效插值.对图像进行四叉树分形编码,确定相应的最优线性变换参数,建立具有相似关系的"子块-父块对";根据块之间的相似关系与图像分辨率无关的特点,以超分辨率分形解码的方式对吸引子进行重建,进而得到插值图像;对分形编码的拼贴误差进行双立方插值,并以此作为补偿项对插值图像进行修正,进一步提高插值精度.标准测试图像的实验结果表明:与经典算法相比,分形插值能够对图像的结构细节实现准确有效的恢复,不会造成边缘模糊和锯齿效应,具有较高的插值精度和图像质量.     

一种基于零树小波的图像比率可分级编码方法的研究

Shapiro的EZW算法具有可产生嵌入式码流、可精确控制压缩比等特点，倍受人们的关注，然而该算法还有一些不足，如在进行零树编码时，对未被包括进零树的“零值”，需要将其编成“弧立零”码，试验表明这部分编码通常占有高的代价，往往会影响到编码效率，在分析了EZW编码过程和码流的基础上，提出一种阶梯型量化和零树小波相结合的图像比率可分级性编码方法，首先对图像小波分解的较低级子带的变换系数采取一种阶梯型量化，然后对整体小波系数采用零树编码，并利用逐次逼近量化方法获得潜和式码流，以实现比率的可分级解码，它在一定程度上克服了EZW算法的不足，提高了PSNR值，试验结果验证了方法的有效性。     

基于遗传算法的分形图像压缩方法

基于分形和分块迭代函数系统的特点,提出了一种改进的用于求解具有全局最优的自相似分块匹配的遗传索算法,算法中应用于带分类的编码法、杂交位置概率和自适应的适应度函数。     

数字图像压缩技术的现状及前景分析

数字图像压缩技术对于数字图像信息在网络上实现快速传输和实时处理具有重要的意义。本文介绍了几种常见的图像压缩算法：JPEG、PEG2000、分形图像压缩和小波变换图像压缩。总结了不同算法的特点及发展前景。然后描述了任意形状可视对象编码算法的研究现状。并指出该算法是一种产生高压缩比的图像压缩算法。     

基于Jacquin分形法图像编码的Matlab仿真实现

分形图像编码具有潜在的高压缩比、解码简单等特点成为近十年来有损编码中的一个研究热点。文章阐述了分形编码的数学基础和传统分形编码Jacquin方法的编解码原理,最后利用Matlab工具对图像的Jacquin分形法进行了实验仿真。实验结果表明,Jacquin分形法搜索最佳匹配块的编码时间较长,而解码过程简单快捷。提高图像编码速度将是Jacquin分形法今后改进的主要内容。     

基于EZW的图像编码改进算法

在EZW算法的基础上,采取将低频子带进行无损编码、逆向扫描小波系数和对符号集进行游程编码的策略,有效地利用了小波变换系数的特点,克服了由低频区开始扫描所带来的扫描量过大的问题,减少了扫描工作量,提高了编码速度,也解决了EZW算法中存在的树间冗余问题.