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.     

图像块自相似特征的快速分形编码算法

为了解决全搜索分形图像编码算法在编码过程中range块和domain块匹配特别耗时问题,定义了每个range块和domain块的自相似特征,由于在自仿射变换下最优匹配块间的自相似特征应该接近,因此,每个range块的最优匹配块搜索范围仅限在与其自相似特征接近的domain块邻域内,变全局搜索为局部搜索.六幅图像的仿真结果表明,它确实能够在PSNR降低0.48d B(其结构相似性SSIM值仅下降0.0015)的情况下,平均耗时仅为全搜索分形编码算法的18.65%左右,而且也优于其他特征算法,所提算法达到了加快编码过程速度的目标.     

基于相似比的变邻域搜索的快速分形编码算法

为了解决基本分形图像编码算法中的编码过程特别耗时问题,通过定义每个range块和domain块的相似比,建立它与匹配均方根误差间的关系不等式,可把寻找range块的最佳匹配domain块的全局搜索变为近邻搜索.鉴于在自仿射变换下最优匹配块间的相似比值应该接近,但它们间的远近程度不一致,因此,每个range块的最优匹配块搜索范围应限制在与其相似比值接近的domain块变邻域内.四幅图像的仿真结果表明,它确实能够在PSNR降低0.103d B(其结构相似性SSIM值仅下降0.0004)的情况下,平均耗时仅为基本分形编码算法的38.97%左右,而且也优于可选特征算法,实现了加快编码过程速度的目标.     

基于迭代控制搜索策略的分形图像压缩算法

针对分形图像压缩算法编码时间较长的问题,提出了一种基于迭代控制搜索策略的快速分形图像压缩(ICSS)算法.当值域块寻找匹配的定义域块时,通过分形码的迭代更新次数来控制搜索过程,设置搜索终止条件,去除搜索过程中的低效搜索和无效搜索;同时计算图像块相似度时采用等距采样图像进行降维处理,进一步降低计算复杂度.实验结果表明:与经典算法文献算法相比,本文算法在保持图像压缩比不变的情况下,能获得更好的重建图像质量,且编码速度显著提升.     

多尺度匹配的分形近似编码

将多尺度分析的思想引入到值域块与定义域块匹配过程中，预先剔除掉在粗尺度下与值域块不匹配的定义域块，相对减少了在细尺度下与值域块匹配的定义域块．该方法为缩短分形编码的搜索时间提供了一条新途径．与全局搜索匹配分形块编码相比，大大地缩短了编码时间     

近邻相关匹配图象快速分形压缩编码

为缩短分形编码中值域块与定义域块逐一匹配时间．将值域块与定义域块的全局匹配改为近邻匹配。并提出近邻相关匹配分形近似编码的方法,在子块搜索匹配之前将大量显著不相关的子块剔除掉,从而大大缩小搜索空间。通过实验,该方法比全局搜索匹配的分形编码快。     

多尺度匹配的分形近似编码

将哆尺度分析的思想引入到值域块与定义域块匹配过程中，预先剔除掉在粗尺度下与值域块不匹配的定义域块，相对减少了细尺度下与值域匹配的定义域块。该方法为缩短分形编码的搜索时间提供了一条新途径。与全局搜索匹配分形块编码相比，大大地缩短了编码时间。     

基于不规则区域分割的快速分形压缩算法

首先基于序列块和主块之间最小象差的方差信息,提出了一方差排序搜索算法,该算法可产生与满搜索一致的分形编码.该算法能较大程度上减少对每个序列块进行搜索和匹配主块数与相应编码时间.并通过采用不规则区域变换,提出了一种不规则区域的图像分割算法,实际结果表明比传统的基于块的分割有更大的压缩比,并能减少编码时间.图4,表2,参10.     

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。     

分形与压缩感知理论相结合的图像编码算法研究

为了将分形图像编码与图像压缩感知两种编码方法结合起来,研究性能更优的混合编码算法,首先把压缩感知理论中的测量矩阵引入到分形图像编码算法中,以去除图像子块的冗余信息来采样其有效信息;其次,利用采样图像子块所得到的测量值来定义其均值标准差乘积特征(简称均标积特征);最后,依据均标积特征设置一个剔除条件,将全搜索匹配过程转换为均标积特征下的邻域搜索.四幅图像的仿真结果表明,所提算法与全搜索分形算法、压缩感知算法相比,在主观质量评价指标SSIM值几乎没有变化、以PSNR度量的重建图像质量分别降低约0.8 dB、2.58 dB的情况下,所需时间平均分别为相应算法的9.36%与19.83%.     

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.     

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.     

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     

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.     

SAR imagery coding based on blocking high frequency energy matching

A new fractal image compression algorithm based on high frequency energy (HFE) partitioning andmatched domain block searching is presented to code synthetic aperture radar (SAR) imagery. In the hybridcoding algorithm, the original SAR image is decomposed to low frequency components and high frequencycomponents by wavelet transform (WT). Then the coder uses HFE of block to partition and searchthe matched domain block for each range block to code the low frequency components. For the high frequencycompone...     

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．