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，

分形图象编码

在收集和阅读了与分形图象编码有关文献的基础上，对分形图象编码的研究现状和发展前景进行了介绍和评述。

快速分形图象编码

提出了一种新的快速分形图象编码方法。该方法通过自适应的图象分块、相似块集的矩分类、相似块和图象块的正交分解以及象素递增的动态搜索等４ 个步骤来加快分形图象编码的过程。实验结果表明，提出的方法在缩短编码时间方面确有其效，特别是对于细节丰富的图象，效果尤为明显。

基于相似块线性旋转变换的分形图象编码方法

针对 Jacquin分形编码算法中选取的相似块数目较少 ,从而与图象块匹配的效率不高的缺点 ,提出了通过线性旋转变换来扩充相似块数目 ,以进行最佳匹配的分形编码方法 .与通常方法不同 ,为了充分发掘图象自身的相似性 ,该方法首先在图象中的多个方向上选取相似块 ,然后通过对称变换和线性旋转变换生成新的相似块集来进行编码 .当旋转方向数取 4时 ,就可以将 Jacquin提出的 Isom etries变换归结为该方法的一种特例 .通过调整旋转方向的数目 ,能有效地改善 Isom etries变换相似块数目不足的缺点 ,并得到了较优的压缩结果 .另外 ,针对线性旋转变换还提出了基于查找表的加速算法 。

一种基于显著不相关检验的近距分形图象编码方法

提出一种基于显著不相关检验的近距分形图象编码方法。对于标准测试图象（Ｌｅｎａ２５６×２５６×８ｐｐｂ），这种方法与子块分类方法相比，以解码图象质量（ＰＳＮＲ）下降２～３（ｄＢ）为代价，编码速度提高了７０～２００倍，且压缩比还有一定的提高；与普通近距分形方法相比，在解码图象质量（ＰＳＮＲ）不下降的情况下，编码速度提高约３２％；若以解码图象质量（ＰＳＮＲ）下降０．２～１（ｄＢ）为代价，编码速度提高３～９倍。

一种有效的小波域四叉树分形图象编码方案(英文)

基于Ｄａｖｉｓ提出的分形图象编码的小波理论，本文提出一种有效的小波域四叉树分形图象编码方案．在此方案中，利用小波系数的零树减少域块的个数，以降低表示分形编码局部信息所需要的比特代价；并对编码方案中采用的一组标量量化器、小波子树自量化器和判决树进行全面的熵约束最优化．实验结果表明：在低比特率下，编码方案的峰值信噪比性能比已报道的结果提高了约１ｄＢ．

Jacquin 分形图象编码方案的改进

针对传统分形图象编码方案存在的缺点，提出了一种改进的编码方案．在此方案中，进一步去除分形变换参数的相关性，有效地提高分形压缩比，在相近的信噪比下，本方案的压缩比比Ｊａｃｑｕｉｎ方案提高了５０％以上；并利用近代滤波技术对解码图象进行处理，使图象的视觉效果大大增强．同时，该方案还有效地提高了编解码的速度．

频率域上的分形图象编码

研究了频率域上的分形图象编码，与空间域上的分形图象编码相比，它有两个突出的特点：分阶的亮度变换和几何变换的简化与合并。本文的理论分析和实验数据都表明，无论是在编码时间和压缩比方面，还是在解码的收敛性和图象保真度方面，频率域上的分形图象编码都要优于相应的空间域上的分形图象编码。

一种高效的分形图象编码技术

将固定矢量的概念应用于分形块编码中 ,对图象的平缓区进行固定矢量的线性组合编码 ,并且在分形编码中 ,采取了分层处理的思想 .实验表明 ,与基本的分形块编码方法相比 ,本文提出的固定矢量层次分形编码方法在保证一定的重建图象质量下 ,使图象的压缩比有了明显的提高 ,并且大大提高了编码和解码速度 .

结合小波变换的零搜索分形图象编码

为提高分形图象编码的质量 ,缩短编码时间 ,针对 Monro在文献 [1]中提出的零搜索分形图象编码方法 ,其恢复图象存在的块效应的问题 ,提出了一种结合小波变换的多项式近似快速分形图象编码方法 .该方法是利用各频带间能量分布不均衡的特性 ,构造一种结合小波分解的分形图象编码算法 ,首先对图象进行塔式离散正交小波变换 ,然后再对小波系数进行分形编码 .实验结果表明 ,用该算法对图象进行编码 ,不仅使恢复图象的质量得到了较大的提高 ,而且编码时间仅用 1.48s.

基于分形图象编码的数字水印技术的研究

在传统的基于分形图象编码的数字水印技术的基础上提出了两种改进方案 ,并对 3种方案在加密图象的质量和鲁棒性两个方面进行了研究与探讨。由于这种数字水印技术是通过改变给定值域子块寻找最佳定义域子块的寻找区域来嵌入或读取水印的 ,所以改变寻找区域的划分方法可以有效的提高图象质量和数字水印的鲁棒性。实验结果表明 。

基于小波系数零树结构的分形预测图象编码

提出了一种基于小波系数零树结构的分形预测图象编码方法 ,首先按照零树结构在同方向不同分辨率的各个子带图象上确定要预测的图象块 (Range Block) ,也就是将这些图象块串起来构成一棵与零树相类似的图象树(Range Tree) ;然后 ,对每一图象块 ,在同方向低一级分辨率的子带图象上寻找与其最佳分形匹配的相似块(Dom ian Block) ,而这些相似块也按照零树结构上下延伸 ,以产生多棵相似树 (Dom ain Tree) ,其中与图象树最接近的相似树就是图象树的预测树 .理论分析和实验结果表明 ,该方法在峰值信噪比稍微下降的情况下 ,能够获得较高的压缩比 .

一种扩展自相似分形序列图象编码方案

提出了一种扩展自相似分形（ＥｘｔｅｎｄｅｄＳｅｌｆ－ＳｉｍｉｌａｒｉｔｙＦｒａｃｔａｌ，简称ＥＳＦ）序列图象编码方案，在此方案中，我们将分形静止图象编码中所利用的自相似性由２Ｄ扩展到３Ｄ，从帧内扩展到帧间，使分形拼贴图象与原始图象之间的误差大大减少，从而获得较高的信噪比和压缩比，编解码速度也较快，是一种比较实用的压缩方案。

基于小波变换的多方向分形预测图象编码方法

小波图象编码属于子带编码，但是，与通常的子带编码不同，图象经过小波变换后，不但分解成不同频带（即分辨率）的子带图象，而且，同分辨率的子带图象还进一步分解成不同空间方向的子带图象。同方向的各个子带图象之间具有相似性，利用这种相似性进行图象编码可以提高压缩比。不同方向的各个子带图象之间虽然不具有相似性，但是，原图象的特征在这些子带图象中的空间位置具有不变性，利用这种空间位置的不变性进行图象编码，可以进一步提高压缩比。本文提供了这方面的理论分析和实例验证。

基于邻域搜索的快速分形图象压缩编码方法

减少分形图像编码复杂性的快速算法的研究最近已成为一个重要的研究课题。在分形编码过程中 ,搜索值域块的最佳匹配的定义域块的计算量最大。因此 ,本文提出一种基于值域块邻域的快速搜索的分形编码方案。实验结果表明 ,在信噪比 (PSNR)几乎保持不变的前提下 ,提出的算法大大缩短了编码时间 。

基于预测模型的分形图象压缩编码方法

给出了一个基于ρ｜ｒ｜图象模型的预测模型，用来预测分形图象编码中图象子块编码匹配成功的可能性以及匹配搜索空间的有效范围。并以此模型为根据提出一种基于预测模型的分形图象压缩编码方案，大大减少了分形图象编码中不必要的尝试匹配搜索计算。实验结果表明该方案能够有效提高分形图象的编码速度，具有很高的实用价值。

一种基于小波变换的图象分形编码压缩算法的研究

有效的编码压缩算法是图象数据存储和传输的关键 .为了更方便地进行图象存储和传输 ,在分析基本分形编码 (FCC)压缩算法优缺点的基础上 ,提出了一种新的结合小波变换的图象分形编码 (DWT- FCC)压缩算法 ,该算法首先对图象进行二级小波变换分解 ,然后对分解后的高层子图象进行基本分形编码 ,并根据不同层子图象结构间的相似性 ,通过高层分形编码来构造低层子图象分形编码 ,以实现图象的编码压缩 .实验结果表明 ,该算法在缩短图象编码时间和提高压缩比方面 ,均取得了良好的效果 .

一种吸引子图象编码的快速算法

压缩速度慢是吸引子图象编码技术实用化的最大障碍 ,因此 ,如何加速其编码过程 ,是当今吸引子图象编码的研究热点。本文提出一种快速吸引子编码的方法 ,它将分形维数作为衡量值域子块和定义域子块是否匹配的主要依据 ,有效避免了传统编码方法中子块匹配的耗时运算 ,同时采用气泡上浮法和二分法等快速排序和查找方法加速其编码过程。实验结果表明 ,该方案比传统 Jacquin方法快

基于四叉树的自适应门限分形图象IFS压缩方法

为了克服四叉树分块 IFS编码过程中 ,排列块与区域块的匹配误差不考虑输入图象特点这一缺点 ,提出了一种新的基于迭代函数系统 (IFS)进行静止灰度图象压缩的方法 .该方法是根据当前排列块的方差来确定它与区域块的匹配门限 .经分析证明 ,这种基于自适应门限的 IFS编码方法与人类视觉系统的特性基本相符 ,而且实验也证明 ,这一自适应门限的编码方法提高了 IFS图象压缩的适应性 .

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 。