基于遺傳算法與視覺(jué)特性的分形圖像壓縮編碼.pdf

1、隨著多媒體技術(shù)和計(jì)算機(jī)通信的日益發(fā)展，具有龐大數(shù)據(jù)量的數(shù)字圖像極大地制約了圖像通信。采用有效的壓縮編碼技術(shù)刪除冗余，以盡量少的比特?cái)?shù)存儲(chǔ)圖像，并同時(shí)保證圖像的質(zhì)量，己成為研究的熱點(diǎn)。分形圖像可進(jìn)行壓縮的原因是其圖像具有高度的自相似仿射特性。本論文從理論和實(shí)踐上介紹了不同于傳統(tǒng)方法的壓縮算法-基于遺傳算法與視覺(jué)特性的分形圖像壓縮算法。作者采用迭代函數(shù)系統(tǒng)(IFS)對(duì)圖像進(jìn)行壓縮。主要以不動(dòng)點(diǎn)定理和拼貼定理作為理論基礎(chǔ)，對(duì)給定的圖像，尋找一

2、組由壓縮仿射變換構(gòu)成的IFS，使圖像通過(guò)仿射變換后盡可能與其相似。圖像的解碼，不依賴(lài)于原始圖形，對(duì)任意初始圖像，用IFS反復(fù)迭代，就能將原始圖像重現(xiàn)。因此，編碼文件只需存儲(chǔ)IFS碼，從而能得到較高的壓縮比。 分形圖像壓縮的最終目的是要獲得一個(gè)較好的IFS，使它的吸引子與原始圖像盡可能的相似，可以把這個(gè)搜索問(wèn)題看成是一個(gè)優(yōu)化過(guò)程。這個(gè)優(yōu)化過(guò)程是在大空間搜索和具有許多復(fù)雜約束的知識(shí)背景下進(jìn)行的。傳統(tǒng)的經(jīng)典算法難以解決此問(wèn)題，于是作者

3、采用具有人工智能技術(shù)的遺傳算法來(lái)尋找最優(yōu)解。遺傳算法從種群開(kāi)始搜索，每個(gè)種群所獲得的知識(shí)都被嵌入了其成員的染色體中。在進(jìn)化過(guò)程中，它引入了自然進(jìn)化和適者生存的原理，在復(fù)雜和變化的環(huán)境中尋找最有利的生存方式，可以以較大的概率較快速地找到最優(yōu)解。 論文首先介紹了迭代函數(shù)系統(tǒng)和遺傳算法的基本定理和原理，它們是該課題研究的理論基礎(chǔ)。然后，介紹了傳統(tǒng)的分形算法。最后作者提出了一種改進(jìn)的用于求解具有全局最優(yōu)的自相似分塊匹配的遺傳算法，詳細(xì)地