数字图像分形解码中方块效应的差值解决方法

对于分块式的图像压缩方法,在高压缩比下,都会产生明显的方块效应,分形编码方法也不例外。为了解决高压缩比下解压缩后图像的方块效应,本文采用了一种简单实用的解码方法,有效的减少了方块效应。其思想就是利用分形编码独有的分辨率无关性,解码步骤分为两步:第一步首先将图像解码到一个稍微低一点的分辨率上,然后结合传统的插值的方法,将图像还原到希望的高分辨率上,从而达到了减少方块效应的目的。这种方法的优点是不必对编码做任何改动,而且实现简单。     

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.     

一种快速小波子带分形图像压缩编码方法

在小波变换相邻子带块预测编码的基础上 ,提出了一种快速小波子带分形图像压缩编码方法 .根据小波子树结构性相似的特点 ,把块预测搜索范围限制在子树附近 ,大幅度减少图像小波子带分形编码时间 ;然后采用在上一级恢复子带的基础上进行分形预测编码、对较低分辨率子带中分形预测误差较大的块直接进行编码等新的编码方法 ,以提高恢复图像质量 .实验结果表明 ,该方法在图像压缩编码时间大幅度缩短的同时 ,恢复图像质量也有所提高     

一种快速分形图像编码方法

提出了一种快速分形图像编码方法．该方法利用原图像的均值图像设计编码码书，利用高阶统计量对域块进行分类，可以有效地减少域池中域块之间的相关性．同时，使用遗传算法搜索值块的匹配域块，可以减少分形图像编码时值块与域块的匹配搜索时间，加快图像分形编码的速度．基于这种方法的分形图像编码，在图像解码时不需要迭代，可以提高图像的解码速度，不需要对编码时的伸缩系数加以限制．仿真结果表明，这种快速分形编码方法可以减小图像编码时间，较大提高了分形编码的速度．在相同压缩比的情况下，解码图像的质量也比传统方法要高．     

像素点的邻域分形近似及其分形编码

提出了一种新的图像块的分形近似方法，该方法借助于像素点的邻近点以达到对图像块的最小均方分形近似．这实际上是寻找仿射变换Ｔ，使图像块各像素点的邻近点压缩到自身时，均方差最小．量化后的仿射变换Ｔ构成了图像块的分形块编码．对每一图像块，仅仅解二阶线性方程组．用该分形块编码对图像编码，可获得高压缩比且具有实时性     

像素点的邻域分形近似及其分形编码

提出了一种新的图像的分形近似方法，该方法借助于像素点的邻近点以达到对图像块的最小均方分形近似。这实际上是寻找仿射变换Ｔ，使图像块各像素点的邻近点压缩到自身时，均方差最小。量化后的仿射变换Ｔ构成了图像块的分形块编码。对每一图像块，仅仅解二阶线性方程组。用该分形块编码对图像偏码，可获得高压缩比且具有实时性。     

基于SQI的超分辨率图像重建算法

提出了一种基于自商图像(Self Quotient Image-SQI)的超分辨率图像重建算法.该方法首先利用SQI提取光照不变量作为图像特征,并假设光反射分量具有分段平滑的特性,近似认为每一个小的图像块具有相同的增益系数;然后在流形学习的框架下,借助局部线性嵌套的思想构建高分辨率图像和低分辨率图像块间的关系,从而实现了超分辨率重建和图像增强.仿真结果表明,该算法有效地克服了传统方法受光照因素影响的缺点,在提高分辨率的同时克服了光照因素的影响,特别是对阴影效应的消除具有明显效果.     

基于秩极小化理论的单幅图像超分辨率复原

由于自然图像中较小的图像块具有相似性,而这些相似图像块之间具有近似低秩结构.提出了一种基于秩极小化理论和块相似性的单幅超分辨率方法.该方法首先对于每一输入低分辨率图像块在训练图像库的低分辨率图像块中寻找其相似图像块;利用这些相似块所对应的高分辨率图像块构造近似低秩矩阵,建立秩极小化的复原模型,利用增广拉格朗日乘子算法将近似低秩矩阵分解为低秩矩阵和稀疏矩阵;最后根据相似的高分辨率图像块子空间的低秩矩阵,实现图像的超分辨率复原.通过在仿真数据机上进行验证和对比表明:本方法能够取得较好的超分辨率效果.     

分形图像编码的快速算法

针对分形图像编码时间过长的缺点,提出了一种快速分形图像编码方法.此快速方法充分利用了分形中迭代函数系统的吸引子的分辨率与尺度无关的特性,将原始图像缩小后进行压缩,从而加快了编码的速度.实验结果表明,较之传统的分形编码方法,此方法在相近的解码图像质量和压缩比的情况下,编码时间大为缩短.     

基于差分计盒维数的分形图像编码方法

提出了一种利用差分计盒维数(简称DBC,一种估计分形维数的方法)新的分形图像编码方法,该方法利用DBC来寻找一个与值域子块在分形维数上最接近而且与其差别小于某一预定阈值的定义域子块.这种方法的优点在于能够有效减少搜寻对应于某一值域子块的最佳定义域子块及最佳变换的搜索空间.     

方差剔除条件的快速分形图像编码方法

虽然分形图像压缩技术在高压缩比时具有高的重建图像质量,但是它编码过程耗时长导致了它难以在图像压缩领域广泛应用.为了减少寻找range块的最佳匹配domain块的时间,本文提出了基于方差剔除条件的分形编码方法,它利用均方根误差和方差关系的不等式,设置一个range块与domain块匹配搜索的提早结束条件来避免全搜索,从而减少编码过程的时间,实现加快编码速度的目的.计算机仿真显示,对5幅复杂性不同的测试图像,在影响解码图像主观质量很小的情况下,本文方案加快了基本分形编码算法的编码速度27倍.     

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。     

一种基于MRF的自适应块效应去除算法

基于块离散余弦变换的主要缺点是在低比特率时,其恢复图像的块边界上会出现明显可见的方块效应．为了提高重构图像的质量,文中提出一种基于马尔可夫随机场(MRF)的自适应块效应去除算法．根据人类视觉系统对块效应有掩盖性的特点,引进一个块效应可见度函数,然后根据块效应可见度函数以及边缘信息自适应调整势函数．实验结果表明,该算法既能有效地去除块效应又能保护边缘信息,同时具有运行时间短的优点．     

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.     

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。     

基于小波变换的彩色图像编码方法

将小波变换系数的等级树集分割（ＳＰＩＨＴ）编码方法推广应用到彩色图像压缩中,分析了在红绿蓝（ＲＧＢ）三基色空间和亮度、色度（ＹＵＶ）空间进行编码压缩的效果。理论分析和仿真实验表明：无论从压缩比还是从解码图像质量来看,在ＹＵＶ空间的压缩效率都比在ＲＧＢ空间的高;与分形编码压缩效果相比,小波变换系数的等级树集分割编码方法优于分形编码方法。     

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。     

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。     

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。     

一种基于压缩感知图像编码算法研究

计算机图形学的发展有力的促进了医学影像处理技术的普及和应用.图形压缩和编码是阻碍医学影像处理的关键技术之一.本文针对图像分形编码过程中存在的方块效应和编码时间过长的问题,提出基于压缩感知和分形编码快速图像处理算法,该算法对低频子图实施分形编码,降低处理时间,接着对低频差值图像实施压缩感知编码,实验结果表明该算法能够有效的提升图像处理速度,并且提升了重构图形的质量.