一种新的分形图像压缩编码方法

本文提出了一种将双线性内插与基于迭代函数系统的分形图像编码相结合的图像编码新方法。实验结果表明，与基本的自动分形图像编码方法相比，在基本保持重建图像质量的前提下，运算时间大大下降而压缩比有显著的提高。

基于亚取样分形插值预测的混合图像编码方法

提出了一种基于亚取样分形插值预测的混合图像编码方法。将原始图像在水平方向和垂直方向皆作１／２抽取得到一幅“亚抽图像”，对亚抽图像进行分形编码得到亚抽图像的分形码，采用分形插值方法由亚抽图像的分形码解码得到原始图像的分形预测图像，然后对预测误差图像进行基于ＤＣＴ的自适应补偿编码。实验表明，这种方法的编码速度有了很大提高，而且恢复图像的质量具有较高的保真度。

减少分形编码方块效应的一种解决方案

分形图像编码方法通常把输入图像分割成小块,这在图像中引入了人为边缘,从而产生了恼人的块效应(特别是高压缩率下)。这种块效应限制了基于块的编码方法的广泛应用,因此必须探索减少块效应的方法。目前已有 2种方法,一种是构造分形变换时使用块重叠方案,另一种是结合小波分解方法。这里提出一种新的可选方法,主要利用双线性插值方法和分形编码的分辨率独立性,即解码可以按高于或低于原图像分辨率进行。实验表明,该方法能够减少方块效应。

分形插值在图象处理中的应用

本文讨论了随机分形插值方法及其在图象放大和图象压缩编码中的应用.实验结果表明,用分形插值方法实现图象放大和压缩编码能获得良好的结果,其突出优点是速度快.

分形插值图象放大和压缩编码

本文讨论了随机分形插值方法及其在图象放大和图象压缩编码中的应用。实验结果表明，用分形插值方法实现图象放大和压缩编码能获得良好的结果。

QR码图像处理和译码方法研究

介绍了一种通用QR码图像处理算法,利用hough变换和双线性插值法对条码图像进行更有效的定位和旋转,得到基本的条码模块,并对QR码的信息解码过程做了简单的介绍.

分形插值和分形图象压缩编码相结合进行图象数据压缩

本文首先研究了分形图象压缩编码和分形插值图象压缩方法。这两种方法在压缩比很高时图象效果均不是很理想,为此我们提出了综合利用分形插值和分形图象编码方法进行图象数据高效压缩的思想。实验结果验证了这种思想的正确性和可行性。新的方法在恢复图象信噪比为28.5dB时,压缩倍数可高达76倍,速度也大大提高。

基于最小二乘自适应分解插值的图像编码

为了改善JPEG在低比特率条件下重建图像的质量,以及提高"下采样—JPEG—插值"方案的率失真性能,提出了利用最小二乘法确定双线性插值的最优插值顶点,然后对这些顶点值进行编码,解码的顶点值被用来进行双线性插值以重建原始大小的图像;在预定保真度的情况下,根据局部图像的插值误差是否满足要求来进行插值图像块的自适应分解。实验结果表明,该方法改善了JPEG低比特率条件下的重建质量,率失真性能整体优于"下采样—JPEG—插值"方案。

基于邻域四叉树的分形图像编码算法研究

研究了邻域四叉树在分形图像编码中的应用,并提出一种结合邻域四叉树与插值优点的分形图像编码算法,通过缩小搜索范围来达到提高搜索效率的目的.

基于正交多小波变换的快速分形图像编码

提出了一种快速分形图像编码算法。编码时,通过插值正交多小波变换将原始图像缩小,然后使用基本分形编码算法进行压缩;解码时,使用基本分形解码算法进行解码,然后使用插值正交多小波变换恢复图像。实验结果表明,与直接使用分形编码方法相比,该方法缩短了编码时间,并且在信噪比、压缩比等方面得到了改善。

几种图像放大算法原理比较与分析

传统的图像放大算法有最近邻插值算法、双线性插值方法、高阶插值方法。在研究这些算法的基础上,将分形所具有无穷的细节和自相似性的思想引入到图像放大算法中,利用分形插值算法进行图像放大。实验表明分形插值算法和其他算法相比,其图像具有更高的视觉分辨率。

分形快速高效图像数据压缩

研究了分形图像压缩编码和分形图像插值方法，提出了综合利用分形插值和分形图像编码方法进行图像数据高效压缩的方法。实验结果表明，该法在恢复图像信噪比为２８．７ｄＢ时。

融合分形小波图像去噪和插值的新算法

提出一种能同时进行图像去噪和插值的分形小波算法。该算法在图像的编码过程中实现去噪,在解码过程中完成插值。基于分形的图像去噪算法涉及由含噪图像的统计特性预测无噪图像的分形编码参数,并由这一参数产生含噪图像的无噪估计。通过在解码过程中添加适量的分形小波外推步骤,即可实现图像的插值。为了减小失真、增强经此算法处理后图像的质量,该引入Cycle Spinning算法。实验结果表明,该方法在同时实现图像去噪、压缩和插值上是最优的。且Cycle Spinning算法的引入明显改善图像视觉效果,显著提高图像的PSNR值。

基于亚取样分形插值的图像编码方法

基于分形吸引子与尺度无关的特点，提出了基于分形插值的图像编码方法。该方法对原始图像的亚取样图像进行分形编码，并将编码结果作为原始图像的近似分形码，在图像重建时，对原始图像的近似分形码进行分形插值解码，得到原始图像的逼近。实验结果表明，在压缩比和恢复图像质量受损不大的情况下，编码速度可提高近６倍。

H.264中基于宏块灰度变化梯度的优化插值算法

深入剖析了双线性及立方卷积法在H.264中的应用特点,提出了根据宏块某一部分灰度分布的特定情况选择适当的插值算法。实验表明,在提高插值精度的同时,一定程度上减少了运动搜索及插值运算的工作量,为基于H.264编码器的设计提供了一种新的思路。

数字图像分形解码中方块效应的差值解决方法

对于分块式的图像压缩方法,在高压缩比下,都会产生明显的方块效应,分形编码方法也不例外。为了解决高压缩比下解压缩后图像的方块效应,本文采用了一种简单实用的解码方法,有效的减少了方块效应。其思想就是利用分形编码独有的分辨率无关性,解码步骤分为两步:第一步首先将图像解码到一个稍微低一点的分辨率上,然后结合传统的插值的方法,将图像还原到希望的高分辨率上,从而达到了减少方块效应的目的。这种方法的优点是不必对编码做任何改动,而且实现简单。

分形插值快速 IFS 算法在图象压缩编码中的应用

研究了一维和二维分形插值快速ＩＦＳ算法在图象压缩编码中的应用．通过与传统的ＰＩＦＳ分形图象压缩算法的比较，提出了一种改进的一维ＩＦＳ分形插值算法与双线性插值算法相结合的图象压缩编码方法，在保持重建图象质量和压缩比的前提下。

一种改进的基于分形编码的图像去噪方法

分形编码去噪是一种新型的图像去噪方法,此方法通过估计噪声方差及其原始无噪声图像的分形编码参数进行图像去噪,去噪与压缩同时进行。利用分形解码图像分辨率独立的特点进一步对其存在的块效应进行了改进,实验结果表明,经过改进后的分形编码去噪方法在峰值信噪比、压缩比和视觉效果上都达到了令人满意的效果。

一种新的局部图像放大方法

基于分形图像编码的基本思想和分形吸引子的特点，通过对图像的局部进行分形编码，然后进行分形插值解码，实现了图像的局部放大．实验表明，这种方法是一种有效的局部图像放大方法。

基于小波分形配比的医学图像插值算法研究

医学图像一般要求边缘细节清晰,而传统的插值方法会导致图像细节信息的丢失.为了满足医学插值放大图像质量和速度的要求,利用小波变换和几何分形的思想,提出了一种改进的几何分形算法和小波变换相结合的图像插值新方法.实验仿真表明,该算法能极大消除细节伪影,同时还保持很好的纹理细节,峰值信噪也得到提高.