基于转动惯量的快速分形图像编码算法

针对基本分形编码方法编码时间过长的问题,基于新定义的图像块的转动惯量特征的概念提出一种基于转动惯量的快速算法.算法对码本按转动惯量大小赋序,再对每个需要匹配的Range块在赋序码本中寻找与它的转动惯量最接近的码块,即只在这个码块的邻域内搜索Range块的最佳匹配块.实验结果表明,较之基本分形编码算法,该算法编码时间大大缩短,图像质量没有受到太大影响并且优于形态特征的特征算法.     

快速分形图像编码的一种特征方法

快速分形图像编码的特征向量法是最具创新性、最有前途的方法之一,但它有几个缺点、特别是特征向量的高维数性.针对这个问题,本文提出减少分形编码时间的一种可选的特征方法.作为它的应用,本文先定义图像块的新特征——叉迹,然后提出一个基于叉迹的快速分形算法.这个算法把Range-Domain子块匹配问题转化为叉迹意义下的邻域搜索问题.对256×256 Lena图像的实验显示,与基于全搜索的基本分形算法比较,依赖于搜索邻域大小,该算法既能在峰值信噪比相同的情况下实现加快3倍多,也能在主观质量有一定下降的成本下实现加快100倍以上.     

基于方向性小波子树分形图像编码的改进算法

本文在分析混合分形零树小波图像编码算法(FZW)优缺点的基础上，提出一种新的基于方向性小波子树的分形图像编码算法。该算法结合零树小波编码和分形编码，通过在匹配搜索过程中使用方向性range和domain子树，提高匹配精度，改善了传统分形小波图像压缩中的方块效应，更大限度的保留了图像的边缘信息。实验结果表明，该算法在提高压缩比和去除图像的方块效应方面，均取得了良好的效果。     

改善分形图像编码视觉效果的有效方法研究

针对当前分形图像编码面临如何改善重建图像视觉效果的问题,利用局部图像的特点,采取自适应的分块方法与缩短编码时间的多种块分类技术相结合设计图像编码算法,该算法明显改善了图像编码视觉效果,编码时间缩短上千倍,具有快速实现分形图像编码之功效。     

四线和特征的快速分形图像编码

分形图像编码具有压缩比高、解码速度快、重构图像质量高等特点,但因这种算法在编码时定义域的搜索量十分巨大,导致其计算复杂度高、编码时间过长,阻碍了它的实用性和普遍应用.为解决此问题,文中提出一种基于四线和特征值编码算法,该算法根据匹配均方根误差与四线和特征间的关系,将全局搜索转化为局部搜索(近邻搜索),限定搜索空间,减少定义域块的搜索,从而提高编码速度.仿真实验结果表明:该算法解码图像质量在客观上优于1 -范数特征算法;与基本分形编码算法相比,基于四线和特征算法在主观上不改变重构图像质量,但在编码速度上却得到极大提高.     

分形图像编码研究的进展

 分形图像编码是近几年发展起来的一种新的图像编码方法,目前对其研究较为广泛.本文介绍了分形图像压缩编码的数学原理、基本特性,着重介绍了当今这一领域的发展成果,比较了各种方案的优缺点,分析了目前编码方案所存在的缺点、原因及未来的发展方向.     

基于金字塔正交小波分解的快速分形图像编码

本文提出一种基于小波分解的快速分形图像编码方法。     

基于区域的分形图像编码

本文在分形方块图像编码的基础上，提出了一种区域分形编码方法。以提高压缩比，缩短编码时间。实验结果表明，在信噪比略有下降的情况下，压缩比几乎提高一倍，编码时间大为缩短     

基于小波变换的快速分形图像编码

分形图像压缩编码方法以其高压缩比的潜在性能而在近年来倍受重视,但是分形方法还存在着一些问题亟待解决。本文所提出的基于小波变换的分形压缩方法不仅弥补了分形方法编码时间过长的缺点,而且还使分形方法高压缩比的优点,得以进一步发挥。     

基于方差不变特性的快速分形图像编码方法

本文结合图像子块的自身统计特性，提出一种基于方差不变特性的快速分形编码方法。实验结果表明，该方法可使编码速度有较大提高，而解码图像质量无明显下降；且有相对确定的编码时间，有助于编码系统的硬件实现。     

基于提升小波变换的快速分形图像编码

介绍了分形理论和提升小波变换理论,提出提升小波变换结合快速分形编码的混合编码方法。实验结果表明,提出的新算法在解码图像质量略有损失的情况下,图像编码时间和压缩比方面均有良好的效果。     

基于平方加权质心特征的快速分形图像压缩编码

分形图像压缩利用自身图像具有的相似性,结合压缩仿射变换减少图像数据的冗余来实现图像数据的压缩,具有压缩比高、恢复简单的特点。然而,分形图像压缩编码也具有编码时间长、计算复杂的缺点。为了解决上述的缺点,提出了基于平方加权质心特征的快速分形图像压缩编码算法,利用平方加权质心特征可以将基本分形图像压缩编码过程中的全局搜索转化为局部搜索,限定搜索范围,减少码本数量,在巨大图像信息量传输和存储过程中,在一定程度上缩短了编码时间。将平方加权质心特征快速分形图像压缩编码算法和双交叉和算法、改进叉迹算法、规范五点和算法进行比较,仿真结果表明,所提算法在恢复质量可接受情况下,编码时间具有巨大优势。     

一种基于K-均值聚类优化的快速分形图像压缩算法

提出了一种基于K-均值聚类的快速分形图像压缩算法,对搜索窗中的父块和子块,根据其方差的不同,用K-均值聚类方法分别对子块和父块进行聚类,子块只对同一类中的父块进行匹配,从而大大缩短了编码时间。实验结果表明,与经典分形压缩算法相比,本文算法编码速度可提高5倍;同基于方差的快速分形压缩算法相比,本文算法也有明显的优势。     

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.     

分形学与图像压缩编码

介绍分形学的产生意义和作用，提出分形物体的数学模型，讨论分形技术应用于图像压缩编码中的迭代收缩变换算法。     

基于分形编码的图像相似匹配研究

本文以自适应四叉树分割的分形图像编码为基础，研究了极坐极表达下分形码之间的匹配，并在此基础上提出了图像间分形码峰值信噪比的概念和算法，以达到量化图像间相似性的目的，实验证明，这种基于自适应分形编码的图像相似性匹配方法 人的主观判断非常接近，非常适合于用来构建和管理大图像数据库。