分形图象编码

本文讨论分形图象编码方法，在深入分析迭代函数系统编码方法原理的基础上，给出一种基于三级四分树的自适应分割迭代函数系统编码算法。实验结果表明效果良好。     

基于细化高斯-赛德尔迭代的线性预编码

在大规模多输入多输出预编码系统中,为提高经典迭代低复杂度线性预编码方法的收敛率,给出一种基于细化高斯-赛德尔迭代的快速收敛预编码方法。不同于经典迭代只求逆矩阵的对角矩阵,所给方法先求逆矩阵的带状矩阵,再通过迭代实现快速编码。带状矩阵含带更多信息,可降低编码系统的误码率。仿真结果显示,所给方法能有效提高预编码的收敛速率、减少迭代次数并降低误码率。     

静止图像的分形编码方法的改进

介绍一种使用迭代函数系统对静止图像进行编码的方法。该算法是利用一种自适应四叉树分段对局部图像特性进行分块。与已存在的分形编码方法相比，该算法能取得比较好的重构图像质量。     

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．     

基于选择初始图像的快速分形解码方法

给出推广的拼贴定理，并对迭代函数系统进行有效变形，记录下变形后的参数，形成不动点图像。迭代时选择不动点图像为初始图像，并证明不动点图像也是迭代函数系统的吸引子的一个较好的近似，实验结果说明，在保持同样的压缩比情况下，只须少数迭代就可得到理想的恢复图像。     

排课问题的一种二维编码的遗传算法

本文针对排课问题提出了一种包含教师、班级、课程、教室、上课时间段等信息的二维染色体编码方法,根据排课问题的约束条件构造出相应的适应度函数,利用遗传算法的迭代思想求解排课问题,并验证了所得课表的可行性和合理性.     

居里叶分形在图案设计中的应用

为了阐明居里叶集在图案设计中的应用，引入复变函数的迭代函数系统由复平面上复变函数的迭代生成了非常复杂且美丽奇异的居里叶分形，讨论了分形几何在图案设计中应用的可能性．     

试谈关于寻找桥函数的一些看法

一直以来，函数的迭代都有着深刻的理论背景，实用价值和丰富的内容。因此掌握一般常见函数的迭代是非常有必要的，而提到函数的迭代，大家肯定都会想到共轭相似法，因此怎样寻找桥函数就会显的至关重要了，本文就是对几类简单函数如何寻找桥函数提出了自己的一些见解。     

具有平面晶体对称性的混沌吸引子的可视化

描述一类具有平面晶体对称性的迭代函数系统 ,以及该类迭代函数系统的对称混沌吸引子的计算机可视化 .该方法为平面铺砌图案的设计提供了一种新的途径     

构造高阶多元迭代函数定理

给出了一个构造高阶多元迭代函数新方法，其简单，有效且实用，构造性地证明了，存在ｑ≥４阶迭代函数φ（ｘ），在仅增加一个向量函数值条件下，用其可构造出ｑ＋２阶迭代函数，显然，此目前快已有任何构造方法都有效。     

基于上下文的多值图像无失真压缩

基于上下文的多值图像无失真压缩能获得较高的编码效率。图像编码应充分考虑图像的统计差异性。本文在基于上下文的多值图像无失真编码中结合自适应预测、误差信号非线性分类、误差映射、以及简化的上下文。通过试验，对比各种措施的效果，模拟结果显示，参数数量大量减少，编码效率却大大提高了。     

分形图像编码的研究

分形图像编码是一种基于自然图像局部自相似性的有效压缩技术。分形图像编码通过引入一个可以影响解码图像质量和编码时间的控制参数,目前对它的研究比较广泛。本文着重阐述了分形图像编码的理论基础、编码方法、解码方法、基本特征及其发展现状和发展方向,并简要介绍了分形编码与其它工具相结合的方法。分形图像编码定将在图像压缩领域中发挥其更大的作用。     

基于块连续性的自适应帧差预测3D-DCT编码

提出了三维变换编码克服了以往运动补偿帧差预测和二维变换的局限性,在保证一定质量的前提下,大大提高了压缩比,而块连续性自适应概念的引入,更好地适应了图像序称的整体和局部变化特征,进一步提高了编码效率和图像质量。     

一种三维视频深度图像快速帧内编码方法

针对三维视频编码复杂度较高的问题,提出一种快速深度图像帧内编码方法．该方法基于视频图像与深度图像的相关性,利用视频图像的最优帧内预测模式信息优化深度图像帧内编码预测模式的选择范围,减少率失真代价函数的计算量,从而降低深度图像帧内编码复杂度．实验结果表明,这种方法较深度图像独立编码方法能有效地缩短深度图编码时间,在保证合成虚拟视图质量的条件下,深度图像帧内编码时间平均减少37.16%．     

彩色图象的子带编码

图象编码技术已逐步趋向成熟，出现了ＪＰＥＧ等国际标准；采用ＡＴＭ的宽带通信网络的发展，对图象编码提出了新的要求。本文根据ＡＴＭ网络的特点，结合人眼的视觉特性，提出一种与现有ＪＰＥＧ标准兼容、适用于ＡＴＭ网络的彩色图象分层编码方案。     

基于网格的立体图像编码算法

基于特征点视差估计与三角网格映射,提出一种立体图像压缩编码算法。为了保持压缩后视点对的视差不发生变化,利用绝对差值图进行特征点选取。进行残差图像编码时,结合了心理立体视觉影响、人眼亮度色度特性、立体图像对色度特点与三角网格映射特点等因素,提出了立体残差编码只需对Y分量进行的方法。实验表明,该算法具有一定的优越性,如压缩比大,图像质量与立体感均较好。     

数字图像压缩编码的快速方法

讨论了数字图像压缩编码处理的方法,简要介绍了可视图像传输的压缩编码：如：ＤＣＴ、空间和时间分别抽样编码、分形编码、基于模型的编码．同时讨论了基于人类生理特点的视觉模式图像编码（ＶＰＩＣ）方法,对于视模式的确立、层次结构、压缩比进行了分析,并提出了进一步改进的方向．     

基于正交多小波变换的快速分形图像编码

提出了一种快速分形图像编码算法。编码时,通过插值正交多小波变换将原始图像缩小,然后使用摹本分形编码算法进行压缩;解码时,使用基本分形解码算法进行解码,然后使用插值正交多小波变换恢复图像。实验结果表明,与直接使用分形编码方法卡爿比,该方法缩短了编码时间,并且在信噪比、压缩比等方面得到了改善。     

基于分形编码的图像压缩技术

详细地阐述了新一代基于分形编码的图像压缩技术,叙述了分形的概念和分形图像编码的数学基础－迭代函数系统理论,分析了分形图像编码的特点及其实现方法,并对一些改进的分形图像编码方法作了简要介绍。     

免疫粒子群核模糊聚类快速分形图像编码

针对经典分形编码算法编码时间过长和基于K-均值聚类等快速分形编码算法依赖数据分布等问题,提出了一种基于免疫粒子群优化(IPSO)和核模糊聚类的快速分形图像编码算法.提出基于IPSO的核模糊聚类算法,将IPSO算法应用于聚类中心的求解中,并将其应用于分形图像编码,分别对子块和父块进行核模糊聚类,以更加合理的分类搜索取代全局搜索,减少编码时间.实验结果表明,新算法的编码时间约为经典分形编码算法的1/6,其峰值信噪比只略微下降;与基于K-均值聚类和基于粒子群优化聚类等快速分形图像编码算法相比,新算法能以更少的编码时间获得更高的峰值信噪比.