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。     

基于小波变换的混合图像编码方法

提出了一种新的静止图像压缩算法－基于小波变换的混合图像编码方法。该算法综合了多种编码方法的优点。经实验表明：在高压缩比的情况下，本算法仍能获得满意的图像质量，优于目前已有的其它算法。     

一种基于4叉树的分类矢量量化算法

提出了一种基于４叉树的分类矢量量化算法。它充分利用了图象的局部统计特性和人眼的视觉特性，综合了分类矢量量化、方块编码、抽样／内插等多种技术的优点。在提高了压缩效率的同时，又克服了其矢量量化算法中常见的边缘细节模糊的缺陷。实验表明，对于静止灰度图象，在码率低于０．２５ｂｐｐ时，仍具有令人满意的主观视觉质量。较ＪＰＥＧ算法，同等码率下，峰－峰信噪比提高２ｄＢ以上。     

基于遗传算法的HDTV运动估算算法

高清晰度电视正在世界范围内走进实用阶段，它将给人们的生活带来变革。而全数字化是ＨＤＴＶ的发展方向。数字ＨＤＴＶ编码的核心是帧间预测／帧内ＤＣＴ编码，基于运动补偿的帧间预测可以大大降低序列图像的冗余度，提高编码效率。     

双正交小波的谱半径及其应用

通过对双正交小波变换的误差分析,为双正交小波定义了谱半径这一新概念,并用它来衡量双正交小波的正交程度,提出了一个基于最小化谱半径的双正交小波类,并设计出了满足谱半径要求的具有偶数长滤波器的优秀双正交小波.研究表明,所设计的小波的图像压缩编码能力已超过了著名的9-7型小波.     

用现代优化算法进行分形图像压缩编码的研究

目前全自动分形编码的实现都是基于简库恩算法的定义域、值域匹配搜索来进行的。编码时间过长是其主要缺点之一。现代优化算法主要研究用数学方法去迅速寻找离散事件的最优编排、分组、次序或筛选。本文将现代优化算法中的局部搜索法与分形编码结合起来，从而达到在解码图像质量相当时使编码速度提高、或编码速度相当时使图像质量提高的目的。     

二次率失真优化截取的感兴趣区域编码

提出了一种基于优化截取內嵌码块编码(EBCOT)压缩技术感兴趣区域的编码,根据给定的感兴趣区域的最小峰值信噪比要求,利用率失真优化原理自动组织码流。与一般感兴趣区域编码方法不同的是该方法不对小波域的系数进行提升。解码器不需要知道该图像是否存在感兴趣区域或者具体位置,只要进行正常的解码即可。同样重要的是该算法保留了EBCOT的固有特性。实验结果表明,该算法能够获得很好的总体质量。     

一种快速模拟退火矢量量化图像编码算法

模拟退火是解决全局优化问题的随机搜索技术,它在工程领域有着广泛应用。将模拟退火技术与LBG算法有机结合,通过对LBG算法中的空胞腔码书进行适当处理,并设置适当参数使LBG与模拟退火交替进行,提出了一种快速模拟退火矢量量化图像编码算法,以降低计算量和进一步提高码书性能。实验结果表明,算法具有对初始码书选取依赖性小、不容易陷入局部极小、收敛速度快等优点。与随机竞争学习矢量量化及进化模拟退火矢量量化算法相比,峰值信噪比改善超过0.6dB。     

图像编码技术的发展

本文回顾了常规的图像编码技术及其进展，介绍了近年来迅猛发展起来的新的图像编码技术，并讨论了这些技术的发展前景。