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。     

分形图像编码方法

分形图像编码技术是分形理论和图像编码技术的结合。分形编码利用分形图像中的自相似冗余信息。采用简单的变换规则．获得高压缩比。本文对非严格相似的分形图像的编码方法进行阐述和分析。展望其发展前景。并提出分形图像编码研究的相关问题。     

分形图像压缩编码原理及其改进方法

介绍了分形图像编码原理和压缩方案,提出了采用分形与其他工具相结合的图像压缩新方法,提高了图像压缩比和编、解码的速度.并展望了分形图像编码的发展趋势.     

一种基于分形的图像压缩方法

针对传统分形编码时间过长的缺点,提出了一种高效而快速的基于方差和4值BTC编码混合的分形图像编码方法。实验表明该方法具有优良的性能,在编码时间优于方差快速编码方法的前提下,解码图像的质量和压缩率可以好于基本分形图像编码算。     

分形快速高效图像数据压缩

研究了分形图像压缩编码和分形图像插值方法,提出了综合利用分形插值和分形图像编码方法进行图像数据高效压缩的方法。实验结果表明,该法在恢复图像信噪比为28.7dB时,压缩倍数可高达76倍。     

基于邻域四叉树的分形图像编码算法研究

研究了邻域四叉树在分形图像编码中的应用,并提出一种结合邻域四叉树与插值优点的分形图像编码算法,通过缩小搜索范围来达到提高搜索效率的目的.     

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.     

基于二维离散小波变换自相似的图形编码

介绍了二维正交离散小波变换，分析了离散小波变换的自相似性。分形图像编码方法可有效压缩图像，其实质是消除图像中的自相似性冗余。离散小波变换非常适合于描述图像的自相似性及分形特性。给出了小波分解系数图像编码，解码的具体方法，给出了实验结果。利用图像的离散小波变换系数的自相似性的特点对图像实现高效压缩具有十分重要的意义。     

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。     

基于蚁群算法的快速分形图像压缩方法

目的针对基本分形图像方法中编码时间过长的问题，提出一种缩短分形图像压缩编码时间的改进方法。提高编码的效率．方法基于蚁群算法的分形图像编码方法．结果实现了分形图像定义域块的自动分类，在匹配时通过类内搜索代替全局搜索；在类内匹配时进行基于匹配概率搜索．结论从理论和实验结果分析表明，相对于基本的分形图像压缩算法，该方法在基本保持重建图像质量的前提下，编码时间大大降低。加快了分形图像压缩的速度．     

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．     

Julia集与分形图像压缩编码的分析与改进

目的通过对Julia图像块分形压缩字典的分析与分类。实现对分形压缩字典的精简，提高分形压缩效果和减少分形压缩时间．方法基于固定的C在复平面上进行迭代得到Julia集，利用量化表量化得到Julia图像块，将所得Julia图像块数据导入到Excel表中，利用Excel的统计功能进行分析并根据均值、方差等特征值进行分类．结果精简了图像块约13000块，并通过分类方法使压缩时间减少到原来的1／3．结论通过对参数C的研究可以提高Julia图像块分形压缩字典的质量．减少编解码的时间．     

固定压缩字典在分形图像压缩编码中的应用

分形图像压缩字典是实现分形图像压缩编码的关键因素。针对由Barnsley设计的传统的分形图像压缩编码字典随着压缩图像的变化而变化的缺点，笔者根据统计规律，提出了设计一个固定压缩字典对分形图像进行压缩编码的方法，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。     

图像编码的新方法——分形几何

介绍了分形几何的产生意义和作用、讨论了将分形几何应用于图像压缩编码时的变换算法，从而开辟了一条高压缩比的图像压缩编码的新思路。     

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。     

一种基于分形的快速图像编码算法

提出了一种快速分形编码算法.针对Jacquin的算法,在为值块(range块)搜索匹配域块(domain块)进行全搜索,搜索速度慢,编码时间过长的缺点,笔者首先提出周边邻域的定义,然后在Jacquin算法基础上提出快速分形编码算法,这种算法大大减少了匹配计算,提高了分形编码速度.实验结果显示,编码时间缩短99%左右,而图像质量没有受到多大影响.