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。     

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     

加速分形块编码

在分形块编码中，值域块与定义域池中的定义域块逐一匹配过程极其费时，为了大大地缩短分形编码的时间，将定义域块和值域块的匹配限制在以值域块的均值和方差作为中心的动态窗口中，动态窗口的长和宽，根据定义域块均值和方差的二维直方自适应确定，与全局匹配分形块编码相比，大大地缩短了编码时间。     

Jacquin分形图象编码方案的改进

针对传统分形图象编码方案存在的缺点,提出了一种改进的编码方案．在此方案中,进一步去除分形变换参数的相关性,有效地提高分形压缩比,在相近的信噪比下,本方案的压缩比比Ｊａｃｑｕｉｎ方案提高了５０％以上;并利用近代滤波技术对解码图象进行处理,使图象的视觉效果大大增强．同时,该方案还有效地提高了编解码的速度．     

分形图象压缩方法

分形图象压缩方法是近年来迅速兴起的一种高倍率图象压缩方法，而它的最大缺点是速度慢，文章介绍了这种方法的基本思想及若干改进的算法。     

分形编码中的最优压缩映射

提高传统分形压缩编码的性能。方法将分形变换编码建模为一个不等式约束条件下的非线性规划问题,将压缩射条件作用到最优射的求解过程中,得到全局意义上的最优压缩映射,给出了该模型及相应的求解算法,对算法收敛性,初始点选择等问题进行了讨论。     

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。     

子波变换图象压缩编码技术进展

从１９８８年Ｍａｌｌａｔ将子波变换用于信号处理提出多分辨率分析概念，给出了信号或图象分解为不同频率通道的算法和重构算法。开创了子波变换在图象处理中的应用，子波变换在时域和频域同时具有良好的局部化性能，使子波变换成为视频图象压缩编码的主要技术，专家预计，在１９９６年符合高清晰度电视标准的子波变换视频图象压缩技术将推出问世，本文综述子波变换图象压缩编码技术当前的进展。     

一种基于分形的图象压缩编码方法

分形编码是近年来迅速兴起的一种高倍率图象压缩方法,相对于别的编码方法,分形方法有许多优点,但不足之处是其速度太慢,匹配复杂,作者在基本分形块编码的基础上提出了基于区域的自适应编码方法,大大缩短了编码时间,并且压缩比也得到了显著的提高。     

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。     

一种快速求解分形编码参数的方法

提出了一种快速求解分形编码参数的新方法。首先分析了图像变换域系数与图像几何特征之间的对应关系。，利用离散余弦变换对图像进行分类，快速确定几何变换参数。通过解优化问题快速确定图像灰度比例系数和灰度平移量。实现了基于上述方法的分形图像压缩方案，并对常规方法进行了比较。     

分形图像编码研究的进展

分形图像编码因其解码分辨率无关性、快速编码及高压缩比等显著特点而备受关注。尽管分形图像编码的优势很明显但编码过长仍然是其主要的缺陷。为了减少编码时间、改善图像质量和压缩比,许多方法被提出。     

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．     

一种非线性的分形图像压缩编码算法

针对经典的分形压缩编码字典相对较小这一不足之处,提出一个简单的非线性分形压缩算法,简化了Popeseu等提出的算法,用于解决压缩字典较小的问题·此外,还根据这个算法给出计算整数象素点灰度值的计算公式,可以快速地计算出整数点的灰度值·实验结果表明,这一新型的分形圆盘压缩算法简单可行,并具有良好的压缩结果和高质量的重建图像·和常规分形编码方法相比,该方法还具有较高的PSNR·     

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．     

分形及分形图像编码

分形图像编码方法以其高压缩比的潜在能力 ,近年来颇受关注 ,是最有前途的图像编码方法之一 ,目前其研究已取得了很大进展。本文概述分形学的产生、发展 ,简述分形几何与图像压缩结合的理论基础及编码方法。并对分形图像编码的研究现状和发展前景进行了介绍和评述     

一种快速分形图像压缩编码

根据统计规律建立一个小型固定字典,用以加速分形图像的压缩编码;然后,用Julia图像的生成的图像块作为分形图像压缩编码字典的补充;还建立一个编码和解码都相同的平均值字典·因此,使用的压缩方法改变了由常规设计的传统分形图像压缩编码使用编码和解码不相同字典进行编码和解码的缺点·实验结果表明,所使用的方法能很好地对图像进行分形压缩编码和解码,和常规分形编码方法相比还具有较高的PSNR·