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题名双层非负矩阵分解的分形图像压缩算法
被引量:1
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作者
方美东
王辉
张爱华
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机构
南京邮电大学理学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第8期204-213,共10页
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基金
国家自然科学基金面上项目(11471114,61372125)
江苏省自然科学基金(BK20160800)。
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文摘
分形图像压缩作为一种基于结构的图像压缩技术,在许多图像处理中得到了应用。但是分形图像压缩的编码阶段非常耗时,且重建图像的质量效果不佳。针对这些问题,提出了一种基于双层非负矩阵分解的分形图像压缩编码算法。在传统的非负矩阵分解理论上,将投影非负矩阵分解与L3/2范数约束相结合,可以在较短的时间内提取具有代表性的图像特征。算法采用双层非负矩阵分解提取原始图像的特征,对图像的特征进行K均值聚类,根据对应索引得到分类的图像块,在相应类别块里进行正交稀疏分解得到分形码,最后重建图像。实验结果表明,与快速稀疏分形图像压缩理论重建的图像相比,双层非负矩阵分解的分形压缩算法提高了重建图像的质量,同时缩短了编码时间。
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关键词
非负矩阵分解
投影非负矩阵分解
正交匹配追踪
K均值聚类
稀疏分形图像压缩
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Keywords
non-negative matrix factorization
projected non-negative matrix factorization
orthogonal matching pursuit
K-means clustering
sparse fractal image compression
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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