基于圆盘特性的非线性分形图像压缩编码方法

提出了一种能够有效扩充编码字典的较简单基于圆盘特性的非线性分形图像压缩编码算法.该方法基于圆盘的旋转重叠的对称特性,将正方形内切圆中心点与其边上象素点相连,取其连线与内切圆的交点作为该象素点在圆盘上的映射点,简化了HongYan和Popescu等提出的基于圆盘特性的分形图像压缩编码方法,且逻辑简单,实现容易;实验数据表明,此方法有效的扩充了分形图像的编码字典,有较高的图像压缩比和峰值信噪比,获得了高质量的重建图像.

非线性分形图像压缩编码的优化

从减少搜索匹配块的数目入手,提出了一种旨在降低分形编码的复杂度,缩短编码时间的分形图像压缩的改进算法.提高了经典分形编码的压缩效率,并且保证获得高质量的重建图像.本算法采用了将方块转换为圆盘的方式来完成值域块与定义域块的匹配,扩充了编码字典.同时,对圆盘匹配中最大旋转角度进行了概率上的最优定位,优化了搜索块的范围,缩短了块的匹配时间.实验结果表明,本算法简单、有效,并具有良好的压缩结果和高质量的重建图像.

一种新型非线性分形图像压缩模型

HongYan等提出的非线性分形图像压缩模型开辟了分形图像压缩的新领域,部分解决了经典分形图像压缩编码字典较小的缺点,但是,模型比较复杂.针对这一不足之处,提出一个简单的非线性分形压缩模型,简化了在文献[2]中HongYan等提出的模型,并能同样地解决分形压缩字典较小的问题.实验结果表明,这一新的非线性分形压缩模型简单可行,并具有良好的压缩结果和高质量的重建图像.