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。     

基于新的父块库分类的自适应图像分形编码算法

图像编码在数据存储和传输领域有着广泛的应用,全自动分形图像压缩算法是实现高压缩比图像编码的有效途径之一.本文在自适应四叉树分形编码基础上提出了一种改进的父块库分类的算法.该算法将父块划分为四个部分,以各部分的灰度均值和平稳阈值为判定标准,将父块库划分为两个大类和六个小类,大幅度降低了父块库的冗余程度.通过对图像的编码与解码计算,发现改进算法在加速搜索的同时,可以大幅度地提高图像的峰值信噪比.其中,平稳阈值是影响编码时间的主要因素,适中的平稳阈值能够保证最短的编码时间.     

基于正交多小波变换的快速分形图像编码

提出了一种快速分形图像编码算法.编码时,通过插值正交多小波变换将原始图长像缩小,然后使用基本分形编码算法进行压缩;解码时,使用基本分形解码算法进行解码,然后使用插值正交多小波变换恢复图像.实验结果表明,与直接使用分形编码方法相比,该方法缩短了编码时间,并且在信噪比、压缩比等方面得到了改善.     

一种高速自适应分形图像编码算法

提出利用四叉树自适应图像划分、源块池柔性分类并结合人类视觉特性的高速分形图像编码算法。与其它同类算法相比,该算法在编码速度、压缩比和图像质量等方面均有显提高。     

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。     

一种压缩比自适应快速矢量量化器的设计与实现

设计了一种图像16×16、8×8、4×4动态分块压缩比自适应的快速矢量量化算法.该算法可以根据图像的特征,在较大范围内自适应地变化压缩比,减少重复搜索的运算量,在提升图像压缩比的同时,编码速度也有很大幅度的提高.设计了编码电路,并在FPGA上进行了仿真及验证.结果表明,整个系统最大时钟频率可达76.55 MHz.与其他相关算法相比,该算法的压缩比有很大提高,而平均峰值信噪比降低却很少,可完全满足图像编码的高速和实时性要求.     

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。     

基于自适应门限的快速分形编码方法

利用图像子块的自身统计特性，并结合父块变换过程中方差不变的特性来减少匹配库中候选块的数目，依据匹配门限可以由子块的方差来确定的原理，提出了一种基于自适应门限的分形图像编码算法的改进算法．实验表明，该算法在保持压缩比基本不变的情况下，在还原图像PSNR方面有所提高，缩短了图像的编码时间．     

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．