基于预处理-修正模式的分形图像压缩方法

通过迭代函数系统（IFS）的不动点来逼近源图像的分形图像压缩方法是图像编码的一种相对新的技术。目前这种方法已派生出众多的图像编码方案，其中大多采用分块和匹配的方法来实现对图像的编码。为提高计算效率，总是希望能用尽可能少的域块（Domain Block）为图像的分类块（Range Block）找到最佳匹配。但这种考虑容易导致最终获得一个有些粗糙的图像编码。本文提出了一类预处理-修正模式的分形图像编码方法。我们保留原有编码作为预编码，进而提出修正预编码的具体算法。算法中充分利用了已有的计算结果，且修正编码过程中可以适当地加入人工干预，有利于提高压缩效率和改进编码质量。     

基于方差的快速分形图像编码方法

由于分形图像编码过程非常耗时,因此提出了一种加快分形图像编码速度的新方法.分形图像编码的依据就是图像的自相似性,方差是反映图像统计特征的最基本的参数,它的大小从总体上反映了图像的粗糙程度,因此分别利用定义域(Domain)块、值域(Range)块的方差形成一个特定的剔除条件,在编码的初级阶段排除大量不匹配的Domain块,使搜索空间仅有几个至几十个定义域块组成.实验结果表明,在保证图像质量较好的情况下,编码速度得到了极大的提高,是传统分形编码的几百倍.     

基于四叉树分割的分形图像编码改进方法

目前分形图像压缩存在的最主要问题是编码速度慢。主要原因是搜索最佳匹配的定义域块耗时太多。本文通过分析影响分形图像编码速度的相关因素，对基于四叉树的分形图像编码提出了一种改进方法。通过缩小搜索范围达到提高搜索效率的目的。实验结果表明，该方法在相近的峰值信噪比和压缩比的情况下，编码速度得到了较大的提高。     

基于改进遗传算法的分形图像编码

为解决传统分形图像编码方案中块匹配时间过长的问题,提出一种结合图像块平均偏差的改进遗传算法,利用改进遗传算法的最优解搜索能力替代分形图像编码中复杂的块匹配过程,结合对比度因子的约束,限定遗传算法的搜索空间,缩短编码时间。实验结果表明,该方法与结合遗传算法的同类改进算法相比,能在缩短编码时间的同时,有效提高解压图像质量。     

基于匹配概率活动表的分形图像快速压缩编码算法

本文在Jacquin提出的自动分形图像编码算法的基础上,针对各定义域块与值域块的匹配概率不相等,提出了基于匹配概率活动表的分形编码算法,为进一步加快编码速度,从理论上重新定义了定义域块与值域块间距离的计算,并分析了值域块类型与门限取值间的关系,并经实验给出了门限的具体数值。实验结果表明,与基本自动分形图像编码方法相比,在保持重建图像质量的前提下,运算时间大大下降,加快了分形图像压缩速度。     

IFS分形图像快速压缩编码

自Ｂａｒｎｓｌｅｙ提出分形图像编码的概念,特别是Ｊａｃｑｕｉｎ给出了第一个完全由计算机自动完成的图像编码算法以来,分形图像编码得到了越来越多的关注,但分形图像压缩往往需要较长时间,这就给具体实用带来了巨大困难。本文首先给出分形图像压缩理论,然后在Ｊａｃｑｕｉｎ所提出的分形方块编码基础上提出了改进算法,包括建立小方块被匹配概率活动表,按相似度找到匹配块,隔点计算法等。针对上述改进算法,作了具体实验。实验结果表明,与基本自动分形图像编码方法相比,在保持重建图像质量的前提下,运算时间大大下降,加快了分形图像压缩速度。     

基于结构信息特征的快速分形图像编码

针对分形图像编码时间过长的问题,提出一种基于结构信息特征的快速分形图像编码算法。给出结构信息特征的定义,并以该特征作为特征量对码本进行分类和最近邻搜索。在由搜索结果给出的邻域内进行子块匹配操作,实现编码。实验表明,在相同编码时间的情况下,该算法解码图像质量高于同类快速分形图像编码算法。     

基于改进遗传算法的分形图像编码

为解决传统分形图像编码方案中块匹配时间过长的问题,提出一种结合图像块平均偏差的改进遗传算法,利用改进遗传算法的最优解搜索能力替代分形图像编码中复杂的块匹配过程,结合对比度因子的约束,限定遗传算法的搜索空间,缩短编码时间。实验结果表明,该方法与结合遗传算法的同类改进算法相比,能在缩短编码时间的同时,有效提高解压图像质量。     

基于分形搜索树的嵌入式小波图像编码算法

与单纯采用分形编码方法相比,基于小波的分形图像编码可以较好地解决方块效应问题且能够有效降低匹配搜索时间,但在低频子带使用分形编码会导致重构图像质量下降,同时针对匹配搜索仍是分形编码主要时间开销的问题,提出一种基于分形搜索树的嵌入式小波图像编码算法.采用Haar小波对图像进行多级分解,对低频子带直接采用DPCM编码,高频部分则依据不同尺度子带的重要性采取自适应方式划分值域块,然后构建一种分形搜索树结构以确定定义域池并采用“Z”形扫描进行匹配搜索,最后对获得的分形参数进行算术编码.实验结果表明,该算法重构图像质量比同类算法有所提高,特别在中低码率下PSNR值提高明显,当码率小于0.40 bpp时,PSNR平均提高0.40～2.48 dB,同时算法执行时间明显减少.     

基于2-范数匹配的分形图像编码改进算法

为解决分形图像编码过程中编码时间过长的问题,对基于2-范数匹配的快速分形图像编码算法进行改进,通过对误差公式的推导,得出误差与图像块方差的不等式,利用该不等式剔除不匹配的码本块,减少计算量。实验结果表明,与原算法相比,改进算法在保证解码图像质量的前提下,进一步提高了编码速度。     

基于分数盒维数的快速分形图像编码

分形图像编码是一种很有前途的压缩技术,但编码时间长阻碍了它的广泛应用。分形编码的时间主要花费于在一个海量码本中搜索每个输入子块的最佳匹配块。针对这个问题,提出了一种快速分形编码算法,它基于图像块的分数盒维数特征,能够在较小的搜索范围内完成输入子块的最佳匹配。实验结果显示,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同或更好的图像质量。     

固定图像作码本的分形图像压缩

分形图像编码所需要的码本都是来自于被编码图像,提出了一种简化的分形图像压缩算法,该方法的码本来自一个固定的图像,这样的一个码本适用于编码任何图像。实验表明这样做不仅简化了分形图像编码,而且还提高了峰值信噪比,在处理一些较大图像时能够大大提高编码速度。     

基于图像块叉迹的快速分形图像编码算法

摘要分形图像编码能够在高压缩比下高质量地重构图像,但需要较长的编码时间．因此,迫切需要各种快速编码算法以扩大其应用领域．分形编码的时间主要花费于在一个海量码本中搜索每个输入子块的最佳匹配块．针对这个问题,该文提出一种快速分形编码算法,它基于图像块的一种新特征——叉迹,能够在较小的搜索范围内完成输入子块的最佳匹配．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同或更好的图像质量．     

使用2－范数匹配的快速分形图像编码算法

尽管分形图像压缩在高压缩比时具有高的重建图像质量,但由于它编码过程耗时而未能在图像压缩领域广泛应用。为了提高分形图像编码过程的速度,提出了基于2－范数匹配的快速分形图像编码算法,该算法先把码书里的码块按2－范数大小赋序,然后对每个输入Range块,在赋序码书中寻找与它的2－范数最接近的码块,进而在这个码块的领域内搜索Range块的最佳匹配块。计算机仿真结果显示,在不影响基本分形图像编码算法解码图像质量的情况下,该方案大大加快了它的编码速度。     

基于平均偏差排序的快速分形图像编码

分形图像编码是一种很有前途的压缩技术，但由于其编码时间长、计算复杂性高，因而阻碍了它的广泛应用，针对此问题，提出了一种快速的分形编码算法。这种算法是首先将码本按照平均偏差大小进行排序，然后使用二分搜索法寻找给定Range块在平均偏差意义下的最好匹配码块，进而利用一个联系均方根和平均偏差的不等式来在这个最好匹配码块的邻域中搜索Range块在均方根意义下的最佳匹配码块。实验结果显示，在主观质量略有下降的条件下，该算法编码过程显著快于基本分形算法。     

基于平均偏差剔除的快速分形图像编码算法

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。这项技术的主要缺点是花费在寻找range块的最佳匹配domain块上的时间太长。根据一个联系均方根和平均偏差的不等式,在编码过程中,利用平均偏差来设置剔除条件,剔除与range块不太可能匹配的domain块,以提早结束搜索过程,避免全搜索,从而减少编码过程的时间。计算机仿真显示,对3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,与基本分形图像编码算法相比,该文方案的编码速度平均加快60多倍。     

提升小波变换的零树分形混合编码算法

为改善图像压缩的效果,在讨论小波提升算法的基本原理与实现流程的基础上,提出了一种改进的基于提升小波变换的零树分形混合图像编码算法。在基本小波提升算法的基础上,考虑到在对小波子树匹配预测时,经提升小波变换后的高分辨率子带自相似性不强的特点,不对高分辨率子块进行分形匹配,而直接用前几个较低分辨子带的匹配结果作为小波子树的匹配结果,改进了基于提升小波系数零树结构的分形预测图像编码方法及过程。实验结果表明,这种改进显著加快了编码速度,编码所花费时间仅为常规方法的十分之一。最后,阐明了小波与分形进行图像压缩相结合的本质和仍需改进的方向。     

基于相关系数的快速分形图像编码算法

自Jacquin提出的分形块编码以来,各种改进算法不断出现,不同程度地减少了编码时间.该文基于相关系数的快速分形图像编码算法,从理论上研究了图像块匹配误差度量和图像块相关系数之间的关系,论证了极小化图像块的均方误差等价于极大化图像块的相关系数,提出了基于相关系数的分形图像编码算法,实现了在解码图像不降质的情况下大大地缩短了编码时间.     

基于与中间块比较的快速分形图像编码

针对基本分形图像编码算法时间过长的问题,提出了一种基于与中间块比较的快速分形编码算法。该算法是对基于形态特征的快速分形图像编码算法的改进,将形态特征意义下的最近邻匹配改进为与中间块的误差意义下的最近邻匹配,并且在最近邻的邻域内进一步搜索最优匹配父块时,对各父块进行8种等距变换,而不是在找到最优匹配父块后进行,同时引进误差阈值来控制子块搜索的邻域范围。实验结果表明,该算法编码速度大大提高,并且在相近编码时间的前提下该算法的解码图像质量比基于形态特征的算法好。     

基于局部方差和DCT变换的混合分形图像编码算法

分形图像编码技术是一种很有发展前途的新型图像编码技术，相对于已有的其它图像编码算法，分形图像编码算法能够在取得高压缩率的前提下，较好地保持解码图像的质量。本文根据图像内部的图像子块特征，提出了一种基于局部方差和DCT变换的混合分形图像编码算法，该算法在大幅提高分形编码速度的同时，很好地改善了解码图像的质量，进一步增进了分形图像编码的实用性。实验结果表明，混合编码算法的编码时间与方差算法的编码时间相当，解码图像的质量甚至好于基本分形图像编码算法。