一种提高重建图像质量的分形压缩编码方法

对分形图像压缩编码过程中拼贴误差与重建误差的关系进行了研究。提出了一种建立在误差间隙控制方法基础上的、不需增加任何附加比特（即压缩比不降低）就可以减小拼贴误差的方法。该方法在有效降低误差间隙的同时，能减小重建误差，提高重建图像的质量。仿真实验表明，在编码时间基本相同的前提下，误差间隙可由０．２９～０．３７降低到０．０１～０．１７，重建图像峰值信噪比（ＰＳＮＲ）约提高０．５１３～１．６３４ ｄＢ。

利用遗传算法提高视频分形压缩编码搜索速度

提出了一种利用遗传算法(GA)提高视频分形压缩编码搜索速度的算法。这种基于遗传算法的视频分形压缩编码,改进了遗传算法中搜索空间的构造机理,结合运用合适的迭代函数系统(IFS)和仿射变换,从而缩短了压缩编码时间,并且视频的恢复质量略优于全搜索算法和传统的分形压缩算法。

噪声图像的分形压缩编码研究

分形图像压缩编码是近年来产生的新的图像压缩编码技术,由于其具有极高的压缩比而获得广泛的关注。主要讨论了图像小波域的去噪问题以及如何将小波域的去噪与分形图像压缩方法结合起来,以获得良好的编码效率和图像质量。

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.

Julia曲线"与分形图像压缩编码

将 Julia曲线"按正方形形状以多种方式进行量化,并将量化的 Julia曲线 "用于分形图像压缩编码,改变了分形图像压缩编码以变化的压缩编码字典进行编码的缺点。此外,还建立了一个小型的常用字典,用以加速分形图像的压缩编码。实验结果表明, Julia曲线 "能很好地拼贴所要编码的图像,并具有分形图像的解码优点。

子块均点特征分形快速图像压缩编码

分形图像压缩根据图像特有的自相似性,利用压缩仿射变换消除图像数据冗余度,进而实现图像压缩,实现较高的压缩比。然而,分形图像压缩编码具有计算复杂度高、运行时间过长的致命缺点,对于图像信息量巨大的当今社会来说不具有实用性。为解决基本分形压缩编码耗时过长的问题,提出了子块均点特征分形压缩编码算法,利用该算法将基本分形压缩编码的全搜索转为局部搜索,限定搜索范围,减少定义域块的搜索,在客观质量稍作牺牲的基础上加快了编码速度。将所提算法分别与五点和特征算法、1-范数特征算法、欧式比特征算法以及双交叉算法进行比较,仿真结果表明,在时间稍逊的情况下,所提算法在客观质量(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)上更优。

分形图像压缩编码的研究进展

综述了近年来在分形图像编码方面的最新进展 ,详细分析了分形图像编码在图像分割算法、对域块的变换、域池选择、图像编码、匹配块的搜索策略、仿射变换实现和图像解码等几个方面的研究现状以及在这些方面的性能优化问题 .对其中的每一个方面 ,都探讨了一些最新的典型方法 ,并对这些方法在复杂度、精度、收敛性等方面进行了简要的性能比较 ,指出了分形编码存在编码速度慢等问题 ,指明快速分形编码及与其它编码方法的联合编码的研究方向 .

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像编码压缩算法 (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 。

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。

Hadoop平台下的分形图像压缩编码

借助Hadoop平台实现了分形图像压缩编码,并将其应用于云渲染中对渲染后的图像进行压缩并传至用户阶段。采用4台PC机搭建Hadoop平台,并在此基础上进行分形图像压缩编码,实验结果表明,采用4台PC机的Hadoop平台并行压缩时间不到单台PC机压缩时间的30%,证实了该方案的现实有效性。采用分形压缩编码将云渲染后的图像传给用户具有压缩比大、传输时间短、解压缩快等特点,对改善云渲染用户体验具有重要意义。

Julia集与分形图像压缩编码的分析与改进

目的通过对Julia图像块分形压缩字典的分析与分类,实现对分形压缩字典的精简,提高分形压缩效果和减少分形压缩时间.方法基于固定的C在复平面上进行迭代得到Julia集,利用量化表量化得到Julia图像块,将所得Julia图像块数据导入到Excel表中,利用Excel的统计功能进行分析并根据均值、方差等特征值进行分类.结果精简了图像块约13 000块,并通过分类方法使压缩时间减少到原来的1/3.结论通过对参数C的研究可以提高Julia图像块分形压缩字典的质量,减少编解码的时间.

基于KOHONEN网的分形图象压缩编码优化划分策略

分形图象压缩编码是一种具有高压缩比潜力的现代压缩技术、影响它实用化的瓶颈问题在于压缩编码过程中寻找图象各组部分之间的相似性的子过程费时费力。本文将 种基于ＫＯＨＯＮＥＮ网的智能化图象划分策略，用来自动控制图象的蚜分。对比以往的图象发方法，在将图象划分成同样数目的不同尺度图象块的情况下，该策略提高了各图象块之间的自相似程度，从而减少了寻找匹配的相似图象块的子过程所需要的时间。

分形图像压缩编码的原理与发展趋势

本文主要介绍了分形的概念和分形图像压缩编码的基本思想、理论基础和编码方法 。

固定压缩字典在分形图像压缩编码中的应用

分形图像压缩字典是实现分形图像压缩编码的关键因素 ,针对由Barnsley设计的传统的分形图像压缩编码字典随着压缩图像的变化而变化的缺点 ,笔者根据统计规律 ,提出了设计一个固定压缩字典对分形图像进行压缩编码的方法 ,彻底地改变了Barnsley实现分形图像压缩编码使用变化压缩字典的方法 .实验结果表明 ,固定压缩字典能快速地实现分形图像的编码 ,并具有部分分形图像的解码优点 .

IFS行扫描分块压缩编码

In this paper,based on the theory of Auto Partitioned Iterated Function System (PIFS) Compression, a new line-scan double-threshold adaptive multi-level partitioning compression algorithm is proposed. Compared with normal short-distance block-based method,at the nearly same PSNR value,the new method can obtain a higher PSNR value, whereas compress ratio is hardly changed. Based on the above, a new line-scan H-V multi-level partitioning compression algorithm improves the compression ratio with a slightly-reduced decoding quality.

基于域块化预处理的雷达图像分形压缩方法

为了增加图像的自相似性,此文采用一种给定误差下对原始图像实行域块化预处理的方法,然后对图像进行分形压缩编码,实验表明,这样处理可以明显增加图像的压缩比。

基于小波变换的有损图像压缩算法研究

文章从实际应用角度出发，全面系统地阐述了小波变换基本理论，提出了一种基于小波变换的有损图像压缩算法。该算法首先利用小波变换对图像进行分解，然后根据各子图像特点对小波系数进行相应的向量量化编码，从而实现图像压缩目的。实验结果表明：该图像压缩算法的使用，可以在图像质量几乎不下降的条件下，极大地提高压缩比，改善恢复图像质量。

一种基于小波变换的图形压缩方法研究

将小波理论应用于视频和图像压缩是目前国内外十分重视的图像压缩技术。小波分析技术和多分辨分析理论改善了基于分块DCT变换的压缩编码技术的方块效应和飞蚊噪声的不足；而分形压缩编码方法，由于其可以获得极高的压缩比而得到广泛关注。本文在借鉴前人的图像压缩编码算法的基础上，提出了一种图像压缩方法：该方法首先将图像进行小波分解，然后对不同的频带特征采用不同量化、压缩方法进行编码。实践表明，该方法不仅能够大大提高图像的压缩比，而且在网络信道不稳定的情况下，能在一定程度上克服数据传输出错，从而避免数据丢失造成的恢复图像质量下降。

结合零树的小波域分形水印算法

借鉴了小波域上的水印算法,结合了小波零树编码,在分形图像压缩的理论基础上提出了分形编码与小波变换相结合的数字水印技术,该技术充分利用小波零树、小波变换和分形编码各自的长处,来达到提高水印图像质量、增强水印鲁棒性的目的。