分形圖像壓縮中空間映射的研究.pdf

1、計算機技術的快速發(fā)展，信息資源的大量共享以及網(wǎng)絡資源的限制，在多媒體服務和數(shù)字通信等應用領域，圖像壓縮/編碼成了信息通信傳輸至關重要的技術。分形圖像壓縮編碼以其新穎的思想、高壓縮比、分辨率無關性、解碼速度快等優(yōu)點自提出以來就受到廣泛關注，是公認的最有前途的新一代圖像編碼技術之一。
　　經(jīng)典的二維灰度變換只將圖像的灰度值作為變量進行匹配（相似性）計算，沒有考慮圖像中像素的位置關系，匹配性能較差;而最初的基于三維的空間映射灰度值變換是

2、對空間映射灰度變換的所有系數(shù)同時進行計算、量化后再存儲，為保證解碼時的收斂性，在量化時對壓縮因子進行截斷，影響了重構效果，且計算復雜、編碼時間較長。
　　針對上述不足，本文提出了一個改進的空間映射灰度變換，該方法將位置與亮度同時納入到灰度變換中，形成三維空間上曲面模式之間的線性映射，并預先量化空間映射壓縮因子，再計算和量化空間映射灰度變換的其他系數(shù)，提高range塊和domain塊成功匹配的可能性。將改進的空間映射灰度變換應用到F

3、isher四叉樹分類的壓縮算法中，實驗結果表明，該方法在不降低重構圖像質(zhì)量的前提下，減少了編碼塊數(shù)，提高了圖像的壓縮比，大幅縮短了編碼時間。
　　根據(jù)大量實驗數(shù)據(jù)分析，找到了改進的空間映射灰度變換系數(shù)的分布規(guī)律，在此基礎上提出一種綜合效果較理想的量化、編碼方案，該方案分別用6 bit、5 bit和9 bit量化a、b和d值;然后將量化方案運用到實際的編碼算法中，實驗結果表明，本文的量化方案具有可行性，且相對其他量化方案，能取得壓縮