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。     

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。     

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·     

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。     

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。     

结合DCT近似的分形图像压缩方法

分形图像压缩是一种基于分形迭代函数系统理论的图像压缩方法,压缩比大,但编码过程计算复杂、编码时间长,结合离散余弦变换近似的分形图像缩方法,提高了分形压缩中灰度变换的精度,从而达到了提高图像质量,提高比和减少编码时的目的。三种不压缩图像的结果比较证实了新方法的优越性。     

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。     

一种自适应滤波分形图像压缩方法

在基本分形图像压缩方法的基础上，结合DCT提出了一种自适应滤波分形图像压缩方法，该方法根据图像的能量分布调整滤波器，能有效地减少图像的整体匹配误差，提高信噪比．实验表明，该方法在保持图像质量和提高压缩速度上均有很好的效果．     

一种计算图像分形维数的有效方法

分形维数是一个很有价值的特征,可用来描述粗糙的、具有自相似特征的图像.这些特征已经被用在纹理分割、图像压缩、形状分析以及其他方面.文中提出了一种有效的局部盒维数的计算方法,并用它来提取图像的局部分形特征.用人造图像和自然纹理图像做实验,把它与其他5种计算分形维数的方法比较,结果显示该方法既精确又有效.     

一种几何形状比例可变的分形图像压缩编码方法

在分析了图像压缩的分形几何形状比例变化可行性的基础上,提出一种基于分形几何形状比例可变的分形图像压缩编码方法,以分形几何比例分别为2：1和3：2的最佳父块逼近子块程度的实验为例,得出父块越大,父块逼近子块程序越差的结论,因此,分形图象压缩必须考虑几何形状比例,进一步给出了4种父块越大,父块逼近子块程度越差的结论。因此,分形图象压缩必须考虑几何形状比例,进一步给出了4种分形几何比例的灰度平均采样公式,并模拟这4种分形比例,分别单独进行了分形编码实验,根据同一图像不同部位的具体情况,采用不同的分形几何比例进行混合几何比例的分形编码方法实验,结果表明：分形几何比例可变的混合分形编码方法与其他单一几何比例分形编码方法相比,黑种人铁压缩比和峰值信噪比均有提高,编码时间也有所减少。     

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·     

基于内容的分形视频压缩方法

在小段视频播放中背景经常都是不变的,而只有前景对象在变动.针对视频这种特性,把视频压缩新标准MPEG-4中基于内容的概念与分形视频压缩编码相结合,提出了一种新的压缩方法———基于内容的分形视频压缩方法.该方法先将视频序列分割出前景对象与背景对象,然后分别针对分割出来的前景对象与背景对象进行压缩,而此时背景就可以只压缩一帧或者关键几帧.实验结果表明针对大背景的视频图像,该方法能够在保证压缩质量的情况下大幅度地提高压缩比.     

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.     

基于不规则区域分割及灰度排序分类的分形压缩算法

基本分形压缩分类算法多以单一特征分类且需要庞大的匹配搜索运算。首次将PCNN分割引入分形压缩,提出一种基于不规则区域分割及图像灰度排序分类的分形压缩算法。算法首先对原图像进行不规则区域分割,然后利用所得二值图像的灰度值与原图像的灰度值两个特征对图像块进行联合分类,以缩小搜索匹配的范围,提高压缩速度。实验结果表明,所提算法在保证解码质量的前提下,大幅度减少了编码时间。     

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.     

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.     

基于灰度图像的曝光量估计方法

针对宽范围光照场景下成像系统存在的曝光不足或曝光过度的问题,以灰度图像的灰度直方图为基础,计算平均灰度,依据峰值灰度和灰度图像两侧是否存在零像素区域,估计图像曝光量效果是否恰当．研究了图像灰度直方图的灰度分布与曝光效果的关系,应用估计方法给出了曝光系列图像的实验结果．实验结果表明,此算法能够计算估计出图像的曝光效果,无需数据库支撑,复杂度低,易于实现．     

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.