一种基于小波变换的分形图像编码压缩算法

有效的编码压缩算法是图像数据存储和传输的关键。本文在分析基本分形编码压缩算法（FCC）优缺点的基础上，提出了一种新的结合小波变换的分形图象编码压缩算法（DWT－FCC），该算法首先对图像进行二级小波变换分解，然后对分解后的高层子图像进行基本分形编码，并根据不同层子图像结构间的相似性，由高层分形编码构造低层子图像分形编码，实现图像的编码压缩。实验结果表明，该算法在缩短图像编码时间和提高压缩比方面，均取得了良好的效果。     

分形图象的计算机实现

利用分形理论对图象进行处理、储存和传输,可以极大地压缩数据量．本文主要叙述了三种不同的计算机分形图象的获得方法     

分形压缩编码算法的改进

在分析总结分形理论的基础上，提出了一种将小波变换压缩编码与迭代函数系统（IFS）分形编码相结合的图象压缩方法，研究结果表明，与一般的分形图象编码方法相比，运算时间下降而压缩比提高。     

基于小波变换的迭代分形混合图象编码

在深入研究小波分析及迭代分形原理的基础上，提出了一种基于小波分析和迭代分形的混合图象编码方法，先对原始图象进行隔行取样，然后在构造小波树的基础上，提出了基于分形和小波变换的自适应混合图象压缩算法，未被传输的象素在解码时利用已传输的象素经过双线性内插计算而恢复。计算机模拟实验表明：本文提出的压缩方法与基于亚取样分形插值预测的混合图象编码方法相比，在信噪比相同的情况下，压缩比提高了６．９，证明此种压缩     

一种小波域的分形图象编码新算法

本文在分析了小波域内分形图象编码原理的基础上, 将零树思想引入到小波域的分形图象编码中, 通过定义方向性零（ 子） 树的概念, 提出了一种小波域的分形图象编码的新算法．该算法简单实用、计算量小．实验表明, 对５１２ ×５１２ 的８ 比特Ｌｅｎａ 图象在ＰＮＳＲ 等于２９ ．６７ ｄＢ时, 压缩比达６６ ．４８ , 远远优于ＪＰＥＧ的编码性能, 是目前文献报道的有关小波域内分形图象压缩编码的最好结果     

一种分频的分形图象编码方法

提出１种分频的分形图象编码方法将图象分为低频、高频、超高频３部分，并针对各部分的不同特性采用相应的编码技术，以实现有效的压缩．实验数据表明，与传统分形块变换方法相比，该方法不仅使图象的压缩比有所提高，而且压缩速度和还原速度均有明显的改进     

基于方向剖分的小波域分形图象压缩

该文提出一种新的分形和小波混合编码方法－基于方向剖分的小波域分形图象压缩方法：在将图象分解到小波域后，对各子图象，根据其所占能量的大小和所代表的方向纹理信息，采用不同大小、形状与类别的定义域块和值域块进行分形编码，经实验证明，这种基于方向剖分的小波域分形编码方法，在保证一定的还原图象质量的前提下，可以大大地提高了分形编码的速度，如果结合多层小波分解的分形压缩编码的预测法和零树法，还能进一步提高压缩率，从而使分形图象编码向实时应用迈进了一步。     

小波域中的分形图象编码方法

研究了小波变换和分形编码相结合的图象压缩方法,即对小波域（传统发形编码在空间域进行）图象进行分形编码,解决了传统分形编码收敛条件苛刻,解码步数难以确定的问题;同时又提出了类似四叉树分割的变长小波树的分形压缩算法,结合小波系数的分层量化算术编码,几乎可以准确地控制压缩倍数,解决了传统发形压缩倍数难以控制的问题,并且通过自动调整阈值的大小,找到小波域图象的最佳小波树分割,也也就是找到了小波系数和分形系数的最佳折衷,最后对DCT,传统分形编码和新方法进行比较,哪现新方法具有一些明显的优点和特点,尤其在压缩比下更是如此。     

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     

基于DCT的图象压缩技术

图象压缩是关于用最少的数据量来表示尽可能多的原图象的信息的一个过程。对于图象来说，如果需要进行快速或实时传输以及大量存储，就需要对图象数据进行压缩，在同等的用心容量下．如果图象数据压缩后再传输，就可以传输更多的图象信息，也就可以增加通信的能力。变换编码是把图象中的各个像素从一种空间变换到另一种空间．然后针对变换后的信号进行量化与编码操作的一种图象压缩编码技术。与其他编码。如：统计编码，预测编码相比具有高压缩比。DCT(离散余弦变换)是变换编码中的一种映射变换方法，是JPEG标准中认可的编码技术；优点：能用静态图象有较高的压缩比。正由于这种优越性。DCT得到广泛使用。     

一种改进的分形图像的压缩方法及其软件实现

为了提高分形图像压缩方法的效果,采用分割迭代函数系统方法,融合进化算法和四叉树方法,并使用C／C^ 语言,实现了分形图像压缩程序．程序运行结果表明,该方法能够提高图像压缩的质量和速度．     

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。     

分形及其在图像压缩编码中的应用

简要介绍了分形、分数维数的概念,分形用于图像压缩的基本原理,以及基于分形的若干图像压缩编码方法。     

一种分类的小波零树与分形混合图像编码算法

通过分析小波零树编码和分形编码各自的优点与不足,结合自身的特点,提出一种基于分类的混合图像编码算法。该方法把图像分割后的块分为3类,对不同类型的块分别采用分形算法或零树编码的改进算法SPIHT算法编码;结果表明,与单独使用这两种算法相比,混合编码算法的重构图像质量有一定程度的提高。     

小波与分形混合图像压缩编码

传统的分形图像编码方法,由于编码时间长,严重影响其广泛应用。提高分形图像压缩的编码速度是目前分形图像编码研究的重点。文章结合小波多尺度分析的特点,提出了基于方差的小波和分形混合编码算法。实验结果表明:本文的算法在重构图像的峰值信噪比(PSNR)略有下降的情况下,编码时间减少了98.67%和压缩比提高了4倍。     

一种基于压缩感知图像编码算法研究

计算机图形学的发展有力的促进了医学影像处理技术的普及和应用.图形压缩和编码是阻碍医学影像处理的关键技术之一.本文针对图像分形编码过程中存在的方块效应和编码时间过长的问题,提出基于压缩感知和分形编码快速图像处理算法,该算法对低频子图实施分形编码,降低处理时间,接着对低频差值图像实施压缩感知编码,实验结果表明该算法能够有效的提升图像处理速度,并且提升了重构图形的质量.     

基于小波变换的彩色图像编码方法

将小波变换系数的等级树集分割（ＳＰＩＨＴ）编码方法推广应用到彩色图像压缩中,分析了在红绿蓝（ＲＧＢ）三基色空间和亮度、色度（ＹＵＶ）空间进行编码压缩的效果。理论分析和仿真实验表明：无论从压缩比还是从解码图像质量来看,在ＹＵＶ空间的压缩效率都比在ＲＧＢ空间的高;与分形编码压缩效果相比,小波变换系数的等级树集分割编码方法优于分形编码方法。     

一种小波域分形图像编码算法的研究

针对经典分形压缩算法中编码时间过长的问题,研究了小波变换在分形图像编码中的应用.根据图像经小波变换后能量主要集中在低频系数图像上,并且和同方向高频小波子带之间具有相似性的特点,而分形编码正是利用图像的自相似性,提出了一种小波域分形图像编码算法,仿真结果表明,该算法在保证重构图像质量的前提下,大幅度减少了编码时间,提高了压缩比.     

基于Fisher分类和自适应阈值的分形图像编码方法

根据分割的迭代函数系统(PIFS)理论,在Fisher分类方法的基础上,依据分类后图像块的特征使用自适应阈值搜索与range块属于同一类的相匹配的domain块来进行分形图像编码,并对典型测试图像进行实验,与传统的固定阈值方法的性能进行比较。结果,在相同比特率上,相对于传统固定阈值方法,自适应阈值方法极大地提高了压缩比,减少了编码的时间,自适应阈值方法得到的解码图像质量明显好于传统的固定阈值方法。