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。     

基于小波变换的煤矿井下岩层图像增强处理

针对煤矿井下岩层监视监控系统中图像模糊的问题 ,提出了采用小波变换进行图像增强处理 .通过分析了一种基于Mallat的传统的小波变换的图像增强方法 ,提出了综合利用基于小波变换的阈值化去噪方法和计算增强系数的实用算法来实现含有噪声图像增强的算法 .通过实例综合利用基于小波变换的阈值化去噪方法和计算增强系数的实用算法 ,实现了对煤矿井下锚杆钻孔内岩层图像的增强处理 .研究结果表明 ,基于小波变换的图像增强方法能够较好地增强煤矿井下锚杆钻孔内图像中的细节特征 ,从而获得了比较满意的视觉效果 .     

基于小波变换的煤矿井下岩层图像增强处理

针对煤矿井下岩层监视监控系统中图像模糊的问题，提出了采用小波变换进行图像增强处理．通过分析了一种基于Mallat的传统的小波变换的图像增强方法，提出了综合利用基于小波变换的阈值化去噪方法和计算增强系数的实用算法来实现含有噪声图像增强的算法．通过实例综合利用基于小波变换的阈值化去噪方法和计算增强系数的实用算法，实现了对煤矿井下锚杆钻孔内岩层图像的增强处理．研究结果表明，基于小波变换的图像增强方法能够较好地增强煤矿井下锚杆钻孔内图像中的细节特征，从而获得了比较满意的视觉效果．     

基于横、纵向方差比值的快速分形图像编码算法

针对分形图像编码速度慢的问题,提出一种快速分形图像编码算法,该算法利用图像块的横向与纵向方差比值将传统的8种等距变换减少为4种,并依据值域块的横、纵向方差比值在码本中限定一个较小的搜索窗口,以加速编码过程.实验结果表明,同基本算法相比,该算法编码速度大幅提高,而峰值信噪比和压缩比下降很少;同基于方差的加速算法相比,在适当大小的窗口下,编码速度提高1倍左右,且峰值信噪比和压缩比均有改善.     

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.     

基于Curvelet变换的煤矿监控图像降噪算法

为提高煤矿井下监控图像质量,更好地实现井下生产的实时监控,探讨基于小波变换和脊波变换的图像降噪的特点,提出将一种基于Wrapping快速离散的第二代曲波变换(Curvelet)图像降噪算法,用于煤矿井下监控图像的降噪处理。研究Curvelet变换的函数支撑区间满足各向异性的尺度关系,以及在表示图像的边缘特征时更具有稀疏性等性质。结果表明:该降噪算法在煤矿井下特殊环境中的图像降噪效果优于传统的小波变换图像降噪和脊波变换,对于煤矿安全监控的有效实施,具有重要的指导意义。     

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.     

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。     

煤矿井下视频监控图像噪声消除算法的研究

由于煤炭工业领域特殊的应用环境,煤矿井下视频监控图像多夹杂着大量的图像噪声,这给图像的后续处理带来许多困难。一般的图像噪声消除技术,直接应用于煤矿井下视频监控图像并不能取得令人满意的去噪效果。本文对现有的几种图像噪声消除算法进行深入比较分析,提出了基于多级的分布式噪声消除方法,经现场实践证实对煤矿井下视频监控图像具有良好的去噪性能。     

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．     

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.     

加速分形块编码

在分形块编码中，值域块与定义块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图自适应确定．与全局匹配分形块编码相比，大大地缩短了编码时间．     

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．     

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。     

基于Fisher分类和自适应阈值的分形图像编码方法

根据分割的迭代函数系统(PIFS)理论,在Fisher分类方法的基础上,依据分类后图像块的特征使用自适应阈值搜索与range块属于同一类的相匹配的domain块来进行分形图像编码,并对典型测试图像进行实验,与传统的固定阈值方法的性能进行比较。结果,在相同比特率上,相对于传统固定阈值方法,自适应阈值方法极大地提高了压缩比,减少了编码的时间,自适应阈值方法得到的解码图像质量明显好于传统的固定阈值方法。