一种快速、高效的混合小波-分形图像编码方法

作者结合了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,同时比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。     

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。     

一种分形图像编码的新方法

由于分形图像编码过程非常费时，因此在前人的基础上，通过分析影响分形图像编码速度的相关因素，提出了使用图像块的改进方差来提高分形压缩性能的思想。在证明迭代函数系统不会改变图像块的改进方差的基础上，给出了基于改进方差的分形图像压缩方法。实验结果说明该方法在保证快速性的同时，重建图像的质量又得到了进一步的提高。     

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．     

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.     

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。     

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。     

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.     

一种基于小波变换的分形图像编码压缩算法

有效的编码压缩算法是图像数据存储和传输的关键。本文在分析基本分形编码压缩算法（FCC）优缺点的基础上，提出了一种新的结合小波变换的分形图象编码压缩算法（DWT－FCC），该算法首先对图像进行二级小波变换分解，然后对分解后的高层子图像进行基本分形编码，并根据不同层子图像结构间的相似性，由高层分形编码构造低层子图像分形编码，实现图像的编码压缩。实验结果表明，该算法在缩短图像编码时间和提高压缩比方面，均取得了良好的效果。     

基于相关系数的快速分形图像压缩方法

分形图像压缩的缺点在于编码时间过长.该文提出了一种基于相关系数的匹配判别式,可大量排除不相关的Domain(区域)块,从而可降低匹配的计算量,提高编码的速度.判别式中阈值由全局的相关系数ρ和各Range(排列)块的标准差σr所确定.本方法在大幅提高编码速度的同时,能保证良好的图像质量,这得到了实验结果的验证.     

分形图像压缩方法的改进与实现

提出了一种降低分形图像压缩方法计算复杂度的改进方法,该方法已在VC＋＋5．0集成开发环境下得以实现,并取得较好的实验效果。     

基于自适应四叉树的一种分形图像压缩方法

分形图像压缩方法由于其压缩比高、解压方法简单等原因越来越收到重视，但是它的压缩质量不是很令人满意．在基于自适应的四叉树方法上通过加入不同方向矩形的区域块匹配，在原有基础上扩充了代码库，可以根据值域块的的几何特性来选择合适形状的匹配块，实验证明这种方法在进行图像压缩时得到了很好的压缩性能．     

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。     

分形图像的压缩与还原

通过对分形图像压缩理论的分析，用C语言开发了压缩静态图像数据的软件，对软件编码的具体方法、实现步骤和设计过程作了详细的讨论．并给出了测试结果，结果表明：分形思想提高了图像压缩比和编码、解码的速度．特别适于一次压缩、多次解压缩的场合.     

一种简化的分形压缩编码方法

分形编码是一种很有潜力的图像压缩算法,Jacquin在1989年提出了一种基于局部迭代函数系统（PIFS）,可以真正自动实现图像压缩算法——分形块编码算法,在此基础上形成了基本的分形编码方案．衡量一种压缩算法好坏的标准之一是该算法是否容易硬件实现,基本算法由于计算复杂,计算量大,硬件实现需要较多的资源．比例因子是该算法中的一个重要变量,本文给出了一种求比例因子的方法,该方法简化了求比例因子的计算,从整体上减小了基本分形算法的计算量．由于比例因子计算的简化与计算量的减小,该算法将会有利于分形压缩的硬件实现．     

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。