图像块自相似特征的快速分形编码算法

为了解决全搜索分形图像编码算法在编码过程中range块和domain块匹配特别耗时问题,定义了每个range块和domain块的自相似特征,由于在自仿射变换下最优匹配块间的自相似特征应该接近,因此,每个range块的最优匹配块搜索范围仅限在与其自相似特征接近的domain块邻域内,变全局搜索为局部搜索.六幅图像的仿真结果表明,它确实能够在PSNR降低0.48d B(其结构相似性SSIM值仅下降0.0015)的情况下,平均耗时仅为全搜索分形编码算法的18.65%左右,而且也优于其他特征算法,所提算法达到了加快编码过程速度的目标.     

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.     

2-范数结束条件的分形图像编码算法

具有极好质量和压缩比的分形图像编码因其编码耗时而限制了它的应用.针对这个问题,本文提出一种快速分形编码算法,它运用图像块2-范数设计的结束条件来避免编码过程中的全搜索,对一个range块,能够在较小的搜索范围内找到它的最佳匹配domain块,匹配搜索过程可以提早结束,因而编码时间极大地减小.仿真实验显示,该算法能够大大缩短编码时间,同时实现和全搜索分形编码算法相近的重建图像质量.     

基于迭代控制搜索策略的分形图像压缩算法

针对分形图像压缩算法编码时间较长的问题,提出了一种基于迭代控制搜索策略的快速分形图像压缩(ICSS)算法.当值域块寻找匹配的定义域块时,通过分形码的迭代更新次数来控制搜索过程,设置搜索终止条件,去除搜索过程中的低效搜索和无效搜索;同时计算图像块相似度时采用等距采样图像进行降维处理,进一步降低计算复杂度.实验结果表明:与经典算法文献算法相比,本文算法在保持图像压缩比不变的情况下,能获得更好的重建图像质量,且编码速度显著提升.     

三种优化分形图片压缩算法比较分析

分形图像压缩(FIC)是基于局部迭代函数系统(PIFS)的图像压缩算法,即用自然景物的自相似性来进行数据压缩;但是巨大的耗时量限制了其实际应用;FIC的耗时量主要体现在以下几方面:每一个值域块的最优匹配块的搜索都要在所有的定义域块中进行,需要花费大量的时间;计算、量化、存储所有的仿射变换参数;图像分割过程;为了克服FIC计算成本高的缺点,采用了遗传算法、蚁群算法和粒子群算法减少寻找相似定义域块的搜索空间,加快编码速度;实验结果表明:优化后的FIC能有效地减少编码时间同时保持峰值信噪比。     

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.     

一种视频编码的遗传块匹配算法

块匹配算法是视频编码的关键技术，算法的效率直接影响了视频传输的质量。目前有许多较好的搜索算法提高了块匹配算法的效率。而遗传算法是一种随机化搜索算法，它能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最优解。文中通过对遗传 算法进行改进，将其应用于低比特率视频编码的块匹配算法中，经过实验仿真，在保持较好性能的基础上提高了搜索效率。     

基于小波分解的分形图像压缩算法研究

在分析基本分形压缩编码算法优缺点的基础上,提出了基于小波分解的分形图像压缩算法.该算法对图像经过三级小波变化后,对二级子图像和三级子图像采用无搜索式分形编码,即值域块的分形码由相应固定位置的定义域块进行匹配搜索编码,小波系数的符号单独编码.解码时,利用不同小波尺度之间的相关性,由二级子图像的分形码估计出一级子图像的分形码;再由各尺度上的分形码重构各尺度的小波系数;添加小波系数的符号后进行小波反变换即得解码图像.仿真实验结果表明,提出的新算法在解码图像质量略有损失的情况下,图像编码时间和提高压缩比方面均有良好的效果.     

矿井监控图像的分形编码

针对井下光照度低,监控图像对比度低,平滑区域较多这一特点,为了提高煤矿井下监控图像的分形压缩编码的效率,采用了基于平滑块处理的分形编码算法。在进行分形编码时,预先设定图像D块及R块的方差阈值,将方差小于其阈值的所有D块剔除在码本之外,对于方差小于其阈值的所有R块不进行搜索匹配,而是直接赋以均值。实验研究结果表明:基于平滑块处理的分形编码算法比基本分形编码算法更有效。该算法的实现提高了分形编码的效率,有助于解决煤矿井下监控图像的低比特率传输问题。     

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.     

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.     

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。     

近邻相关匹配图象快速分形压缩编码

为缩短分形编码中值域块与定义域块逐一匹配时间．将值域块与定义域块的全局匹配改为近邻匹配。并提出近邻相关匹配分形近似编码的方法,在子块搜索匹配之前将大量显著不相关的子块剔除掉,从而大大缩小搜索空间。通过实验,该方法比全局搜索匹配的分形编码快。     

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．     

SAR imagery coding based on blocking high frequency energy matching

A new fractal image compression algorithm based on high frequency energy (HFE) partitioning andmatched domain block searching is presented to code synthetic aperture radar (SAR) imagery. In the hybridcoding algorithm, the original SAR image is decomposed to low frequency components and high frequencycomponents by wavelet transform (WT). Then the coder uses HFE of block to partition and searchthe matched domain block for each range block to code the low frequency components. For the high frequencycompone...     

基于差分计盒维数的分形图像编码方法

提出了一种利用差分计盒维数(简称DBC,一种估计分形维数的方法)新的分形图像编码方法,该方法利用DBC来寻找一个与值域子块在分形维数上最接近而且与其差别小于某一预定阈值的定义域子块.这种方法的优点在于能够有效减少搜寻对应于某一值域子块的最佳定义域子块及最佳变换的搜索空间.