基于样条插值和分形的图像编码方法

提出了一种将样条插值和基于迭代函数系统（ＩＦＳ）的分块分形编码相结合的图像压缩方法。实验结果表明,与基本的自动分形图像压缩方法相比,本方法远算时间少、压缩比高且重建图像质量良好。     

基于RIFS和FIC的分形图像生成方法

将分形几何递归迭代函数系统（RIFS）和基于块变换的分形图像压缩（FIC）编码方法有机结合起来，提出了将分形图像压缩的分块IFS编码转换为RIFS编码，应用混沌算法生成分形图像的新方法，从而能够采用线性分形模型描述更广泛的几何图形对象，为RIFS逆问题的解决提供了一种新途径．     

基于子带分解的对角线性插值与IFS相结合的图像编码方法

提出一种基于Ｗａｌｓｈ四子带分解的、把Ｚ形扫描、对角线性插值与基于迭代函数系数（ＩＦＳ）的四叉树分形编码相结合的混合图像压缩新方法。实验结果表明,与基本的自动分形图像压缩方法相比,在基于保持重建图像质量的前提下,运算时间减少而压缩比显著提高。     

基于分形的图像分层编码方法

提出将基于对称短核滤波器（ＳＳＫＦ）的子带编码和基于迭代函数系数（ＩＦＳ）的分形图像编码相结合的图像编码方法。实验结果表明,与基本的自动分形图像编码方法相比,信噪比提高而运算时间和码率均下降。     

固定压缩字典与分形图压缩编码

分形图像压缩字典是实现分形图像压缩编码的关键因素，而由Barnsley设计的传统的分形图像压缩编码字典的最大缺点是压缩字典随着压缩图像的变化而变化，因此，每压缩一幅图像，都要花很长时间去优化分形图像压缩字典，以便提高压缩编码的速度和保证重建压缩图像的质量。针对这一缺点，本文根据统计规律设计一个固定压缩字典对分形图像进行压缩编码，彻底地改变了Barnsley实现分形图像压缩编码使用变化压缩字典的方法。实验结果表明，固定压缩字典能快速地实现分形图像的编码，并具有部分分形图像的解码优点。     

分形图像压缩编码及其改进措施的研究进展

分形图像压缩编码是当前图像处理领域的研究热点，是目前较有发展前途的图像编码方法之一。本文介绍了分形图像压缩编码的理论基础及现存的主要问题，在此基础上对分形图像压缩编码的改进方法和措施进行了综述，并认为在传统的压缩算法中引入并行分布计算能取得更好的效果。     

基于小波变换与改进分形结合的图像压缩算法研究

针对传统的分形图像压缩编码时间长的缺点,提出了改进的分形编码方法,并将小波变换与改进的分形编码结合.在MATLAB软件中进行测试实验,实验结果表明,与传统的分形编码算法相比,在保证图像压缩质量基本不变的情况下,新算法编码时间大大缩短了,并且提高了压缩比,具有较高的应用价值.     

LZCE算法:竞争进化的Lempel-Ziv算法

给出一组在ＬＺ算法基础上改进而来的具有竞争进化功能的字典算法：ＬＺＣＥ（Ｌｅｍ ｐｅｌ－ＺｉｖＡｌｇｏｒｉｔｈｍ ｗ ｉｔｈ Ｃｏｍ ｐｅｔｉｔｉｖｅ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）．在算法构成上，根据图像压缩应用的特点，将ＬＺ算法（Ｖ－Ｆ编码）和Ｈｕｆｆｍ ａｎ 编码（Ｆ－Ｖ 编码）相结合，实现了基于先验知识的统计编码与基于学习的ＬＺ算法的相互竞争，构造出可综合利用局域相关性、广域相关性和先验统计知识的竞争进化的字典算法；在二维相关性利用上，经ＤＣＴ域引入ＬＺＣＥ算法，较好地解决了一维ＬＺ算法难以利用二维相关性这一问题．实验结果表明，对于相同的ＰＳＮＲ，该方法可将ＪＰＥＧ 码率降低２０％ 左右     

分形插值快速IFS算法在图象压缩编码中的应用

研究了一维和二维分形插值快速ＩＦＳ算法在图象压缩编码中的应用．通过与传统的ＰＩＦＳ分形图象压缩算法的比较，提出了一种改进的一维ＩＦＳ分形插值算法与双线性插值算法相结合的图象压缩编码方法，在保持重建图象质量和压缩比的前提下，运算时间大大降低     

多孔硅及其分形特性研究

利用阳极氧化技术制备了多种多孔硅（ＰＳ）样品，测出其结构参数，并摄得相应的ＳＥＭ微观形貌图片．针对多孔硅的结构特点，确立相应的离散分形布朗随机增量（ＤＦＢＩＲ）场模型，应用图像处理方法，求出不同ＰＳ微观图像的分形参数．发现了ＰＳ结构参数和分形参数的内在联系与规律性，为ＰＳ的定量化研究提出了新的方法     

用改进的PIFS实现多媒体通信中的图象处理

本文利用部分迭代函数系统（ＰＩＦＳ）实现分形图象压缩编码的同时,充分利用分形图象编码,解码的某些特殊性质实现对图象的某些特殊处理,以满足多媒体通信中对图象传输和重现的特定要求。一是利用分形图象压缩编码的尺度独立行性实现图象的放大与缩小;二是利用分形压缩编码中某些关键参数实现多媒体通信中图象的分级传输与访问控制。     

IFS用于图像压缩的初步研究

介绍了分形几何学中的迭代函数系统（ＩＦＳ），讨论了用ＩＦＳ方法对图像进行有效的压缩的可行性，提出了一种新的基于ＩＦＳ的解码算法。     

分形理论在图像压缩中的应用

在图像压缩中运用分形理论是一种基于自然图像局部自相似性的有效压缩技术。文章重点介绍分形图像压缩技术理论基础——迭代函数系统,再介绍分形图像压缩编码和解码的方法,最后简单介绍分形编码的改进方法。     

迭代函数系（IFS）吸引子的逼近算法及盒子维数估算

就选代函数系（ＩＦＳ）吸引子的逼近问题，论述了几个实用可行的算法，同时用盒子维数的求解思想和分形集逼近的“重点”排除算法求得了６个ＩＦＳ的分形维数（其中４个分形维数至今未知）．所求精度还是很满意的。盒子维数估算方法具有很强的通用性可以求得任何ＩＦＳ的盒子维数而无需任何先决条件。另外，也说明了“重点”排除算法逼近分形集的效果是很好的。     

一类代数上的逻辑学（Ⅱ）

Ｚａｄｅｈ的复合命题演算方法（简称ＣＲＩ方法）虽然已被广泛采纳并在应用上取得了很大成功，然而ＣＲＩ方法至今尚未有严格的理论基础．本文在一类模糊公式代数Ｆ（Ｓ）上通过特殊的赋值方法为模糊取式（ＦｕｚｙＭｏｄｕｓＰｏｎｅｎｓ）与模糊拒取式（ＦｕｚｙＭｏｄｕｓＴｏｌｅｎｓ）建立了严格的逻辑基础．其中关于ＦＭＰ的一个结果不只是Ｚａｄｅｈ的ＣＲＩ方法相应结果的改进，而且也是首次把ＣＲＩ方法纳入了模糊逻辑的框架之中，沿此途径，进一步提出并研究了前提与结论之间的支持度与相似度的理论．     

迭代函数系统及其应用

该文根据分形几何描绘自然景物的基本思想，分析了迭代函数系统（ＩＦＳ）构造分形的特点，即通过一组收缩仿射变换生成分形图象；并给出了生成二维和三维分形图象的ＩＦＳ矩阵。该文还简述了应用迭代函数系统生成三维蕨类植物叶子的分形图象的算法过程，对实现这一算法的Ｃ语言程序作了简要说明。文末提供了根据拼合定理确定ＩＦＳ系数的方法，简介了迭代函数系统在图象压缩技术中的应用     

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．     

一种基于分形的图像压缩编码方法

提出的基于分形的多模式自适应图像压缩算法大大缩短了编码时间，并且把简单分形压缩改进为自适应快速压缩，使恢复图像质量和压缩速度均有大幅度提高．     

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。     

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。