固定压缩字典与分形图压缩编码

分形图像压缩字典是实现分形图像压缩编码的关键因素，而由Barnsley设计的传统的分形图像压缩编码字典的最大缺点是压缩字典随着压缩图像的变化而变化，因此，每压缩一幅图像，都要花很长时间去优化分形图像压缩字典，以便提高压缩编码的速度和保证重建压缩图像的质量。针对这一缺点，本文根据统计规律设计一个固定压缩字典对分形图像进行压缩编码，彻底地改变了Barnsley实现分形图像压缩编码使用变化压缩字典的方法。实验结果表明，固定压缩字典能快速地实现分形图像的编码，并具有部分分形图像的解码优点。     

分形理论在图像压缩中的应用

在图像压缩中运用分形理论是一种基于自然图像局部自相似性的有效压缩技术。文章重点介绍分形图像压缩技术理论基础——迭代函数系统,再介绍分形图像压缩编码和解码的方法,最后简单介绍分形编码的改进方法。     

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·     

分形图像编码及其改进算法

多媒体已经成为当今通信的发展趋势,而图像以其巨大的数据量,成为压缩的重点。自从Barnsley 1988年首次提出了分形图像压缩的方法以来,分形图像压缩的方法得到了广泛的重视和研究。本文将对分形压缩编码进行介绍,并对相应的改进算法进行探讨。     

基于分形和小波的混合图像压缩编码

从近年来受人瞩目的分形和小波图像压缩方法出发,分析了两种图像压缩方法的特点及利弊． 运用小波变换及ＤＣＴ变换下的分形压缩图像方法,提高了编码速度,得到了较高的压缩比和信噪比,但重构图像质量还存在块状效应． 为此,提出了几种结合起来的综合方法,进一步提高了图像的质量,在压缩比和信噪比及匹配速度之间取得了良好的折衷．     

基于小波分解和分形迭代的图像编码新方法

综合利用了位图压缩、小波分解、分形迭代与霍夫曼编码技术,提出了一种图像压缩的新方法．该方法采用位图平面分解进行第一步压缩,然后对位图压缩后的图像进行正交小波分解,利用相同尺度和不同尺度上的局部相似性构造迭代函数系统,最后对所有参数进行霍夫曼编码．实验结果表明这是一种有效的图像压缩方法     

基于小波分解和分形迭代的图像编码新方法

综合利用了位图压缩、小波分解、分形迭代与霍夫曼编码技术,提出了一种图像压缩的新方法。该方法采用位图平面分解进行第一步压缩,然后对位图压缩后的图像进行正交小波分解,利用相同尺度和不同尺度上的局部相似性构造迭代函数系统,最后对所有参数进行霍夫曼编码,实验结果表明这是一种有效的图像压缩方法。     

分形图像压缩技术研究

介绍了分形的概念、分形压缩的思想及其数学基础，并就图像分割、迭代函数的构造等分形压缩编码的关键技术进行了详细的讨论，给出了一种适用于静态图像压缩的分形编码方法和实现步骤．     

基于多小波变换的医学图像分形压缩方法研究

针对医学图像分析与压缩的特殊要求,将多小波变换和分形压缩理论引入到医学图像压缩中。首先对医学图像进行多小波变换,较好地保持了医学图像的边缘和细节信息,再采用分形压缩方法对图像进行压缩。实验表明,算法在保持一定医学图像质量和较高压缩比的前提下,编码时间大大减少,结合多小波变换的医学图像分形压缩方法在临床应用取得较好效果。     

BJ分形图像编码

提出一种新的分形图像压缩方法,该方法综合了两种分形图像压缩方法的优点,改善了Ｂａｔｈ分形变换方法重构图像的质量,大大减少了标准分形图像压缩方法的编码时间。     

Fractal image encoding with flexible classification sets

Fractal image compression(FIC)technology is an interesting attempt at structure similarity-based image compression.It has been widely applied in many fields such as image encryption,image retrieval,image sharpening,and pattern recognition.However,overlong encoding time is the main difficulty for the application of FIC.In this paper,a new FIC speedup algorithm is proposed with two steps.Firstly,the simplified statistical variable expressions can speed up encoding twice more than the baseline fractal compression(BFC)without loss of image quality corresponding to BFC.Secondly,based on the fact that the affine self-similarity is equivalent to the absolute value of Pearson’s correlation coefficient,a new block classification strategy with flexible classification sets is proposed to speed up encoding further.The experiment results and theoretical analysis show that the proposed scheme achieves high performance in both image quality preservation and encoding efficiency.     

一种小波域分形图像编码算法的研究

针对经典分形压缩算法中编码时间过长的问题,研究了小波变换在分形图像编码中的应用.根据图像经小波变换后能量主要集中在低频系数图像上,并且和同方向高频小波子带之间具有相似性的特点,而分形编码正是利用图像的自相似性,提出了一种小波域分形图像编码算法,仿真结果表明,该算法在保证重构图像质量的前提下,大幅度减少了编码时间,提高了压缩比.     

Fractal block coding: A new method

Fractal image compression^[1] is a completely new method to compress images by searching and exploiting the self-similarity of the whole image^[2]. Fractal Block Coding (FBC) is a practicable fractal coding scheme with annoying slow encoding speed^[3]. In this paper, we classify the image blocks by Classified Vector Quantization (CVQ) technique and present an Adaptive Block Truncation Coding (ABTC) scheme to process the midrange blocks in the image. By this method, we reduce the encoding time to one forty-fifth comparing to ordinary FBC method with little change in compression ratio and a little decreased coded image quality. Supported by The funds of National Education Committee for education reforment Yi Jun: born in Dec. 1972, Master of science     

DPCM与小波变换结合的医学图像无损压缩

为了解决经典无损压缩方法效率较低的问题,提出了改善医学图像无损压缩效率的方法,并对此方法的原理和算法实现作了详细的介绍和分析.简述了医学图像无损压缩的基本步骤,对差分脉冲编码调制(DPCM)在无损压缩中的作用进行了分析和实现,并在此基础上,提出将整数小波变换与DPCM相结合的医学图像无损压缩方法.通过对比和分析实验结果可知,采用该方法进行的医学图像无损压缩具有算法简洁、压缩比高,实用性强等特点.     

改进的静态图像压缩技术

在多媒体技术中,静态图像压缩技术成为世界学术界研究的热点.本文在国际标准组织制定的静态图像压缩标准JPEG的基础上,提出了一种采用新的傅立叶分析技术-算术傅立叶变换(AFT)来快速计算离散余弦变换(DCT)系数值,改进了静态图像压缩技术,克服了DCT运算速度慢的缺点,同时克服了传统的快速离散余弦变换(FDCT)程序复杂,子进程多的缺点.实验表明运用新型的AFT的DCT快速算法代替传统的DCT算法实现静态图像压缩可以使运算时间大幅度减少,该方法为实现静态图像压缩开辟了新的思路和途径.     

序列图像帧间预测技术的研究

在视频压缩领域,帧间预测技术占有十分重要的地位。在简要介绍两种帧间运动估计/补偿模式基础上,该文重点讨论了局部运动估计中块匹配算法的应用和Sprite编码中的全局运动估计算法,提出一种"改进的分级块匹配法",并结合Sprite编码实现序列图像帧间压缩。大量实验表明,采用这种局部和全局相结合的预测算法,可以减少搜索时间,提高图像压缩质量和压缩比,是视频压缩可以输出甚低码流的有效手段之一。     

基于分形几何的数字图像处理

数字图像处理是将二维图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。一幅二维图像不能完全反映自然界中的三维景物的信息,这就对图像处理提出更高的要求。分形几何用以描述自然界中普遍存在着的不规则对象：分形图像压缩能够满足目前的数字图像处理要求。     

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。     

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。