改进的分形矢量量化编码

为了提高图象的分形矢量量化编码效果，在利用四叉树对图象进行自适应分割的基础上，基于正交基三维分量投影准则，提出了图象块非平面近似方法，进而形成一种新的静态图象分形矢量量化编码方法。该方法首先通过对投影参数进行DPCM编码来构造粗糙图象，然后由此来构成差值图象编码的码书。由于该方法把分形和矢量量化编码结合起来，因此解码时只需查找码书，并仅进行对比度变换。计算机编、解码实验结果表明，该编码方法具有码书不需外部训练，解码也不需迭代等优点，且与其他同类编码器相比，该方法在压缩比和恢复图象质量（PSRN）方面均有明显改善。     

广义收敛的分形图像压缩编码

本文讨论了分形图像压缩的收敛性问题,给出了严格收敛和广义收敛的概念,提出了广义收敛的分形图像压缩编码方法(GC-FICC).实验证明,应用本文方法,可以在保证同样压缩比前提下,提高重建图像质量.