分形編碼在圖像處理中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著多媒體通信技術(shù)的快速發(fā)展，人們迫切需要高效的圖像壓縮技術(shù)來滿足日常工作生活的需要。分形圖像編碼是一種新穎且有很大發(fā)展?jié)摿Φ膱D像壓縮技術(shù)，自Jacquin提出第一個(gè)實(shí)用的分形圖像編碼算法以來，國內(nèi)外學(xué)者對其產(chǎn)生了濃厚的研究興趣。經(jīng)過多年的發(fā)展，分形編碼已經(jīng)廣泛應(yīng)用到圖像壓縮以及其他圖像處理任務(wù)中。本文對分形編碼及其在其他圖像處理任務(wù)中的應(yīng)用進(jìn)行了研究，主要包括如下內(nèi)容：
　　 (1)快速分形圖像編碼算法的研究。分形編碼過程是分

2、形圖像壓縮的基礎(chǔ)，因此加速分形編碼是首先需要解決的問題，基于特征量最近鄰搜索的快速分形編碼是解決該問題的有效途徑之一。在分析和研究圖像灰度分布結(jié)構(gòu)特性的基礎(chǔ)上，提出結(jié)構(gòu)信息特征和相關(guān)信息特征的定義，推導(dǎo)并證明了上述兩個(gè)特征作為最近鄰搜索特征是子塊滿足最佳匹配的必要條件。實(shí)驗(yàn)表明，在相同壓縮比和編碼時(shí)間情況下，本文算法較同類算法能夠得到更好的解碼圖像質(zhì)量。
　　 (2)基于快速分形編碼的混合圖像壓縮算法。分形圖像編碼算法具有潛在高

3、壓縮比的特點(diǎn)，與一定分形碼相對應(yīng)的圖像子塊尺寸越大，則壓縮比就越大。對輸入圖像進(jìn)行四叉樹分割，通過分析和對比快速分形編碼算法與JPEG算法可知，快速分形編碼算法適用于32×32和16×16子塊，而JPEG算法則適用于剩余8×8子塊。實(shí)驗(yàn)表明，在相同壓縮比情況下，本文算法較JPEG算法能夠得到更好的解碼圖像質(zhì)量。最后，對本文算法在實(shí)際中應(yīng)用進(jìn)行了分析。
　　 (3)分形解碼圖像質(zhì)量的可預(yù)測性。由拼貼定理可知，在已知拼貼誤差的情況下

4、，我們只能得到解碼圖像的誤差上限。本文在大量實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上，總結(jié)出平均拼貼誤差與解碼圖像質(zhì)量之間的對數(shù)關(guān)系，然后據(jù)此提出分形解碼圖像質(zhì)量的預(yù)測算法。通過該預(yù)測算法我們可以在分形編碼過程中對解碼圖像質(zhì)量進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測，當(dāng)解碼圖像質(zhì)量不能達(dá)到特定要求時(shí)能夠及時(shí)停止編碼并更換編碼算法，不必進(jìn)行剩余部分的分形編碼和分形解碼操作，節(jié)省了時(shí)間和資源。
　　 (4)分形編碼在壓縮以外的其他圖像處理任務(wù)中的應(yīng)用研究。主要包括三個(gè)方面：(i)基于模型約

5、束的分形圖像去噪算法。經(jīng)過分析可知，噪聲圖像的局部在分形編碼去噪前后具有均值不變的特點(diǎn)，根據(jù)該約束模型對分形圖像去噪的結(jié)果進(jìn)行修正。實(shí)驗(yàn)表明，本文算法能夠進(jìn)一步改善分形圖像去噪效果。(ⅱ)基于無損無搜索分形編碼的圖像放大算法。分形圖像解碼的分辨率無關(guān)性使其能夠?qū)幋a圖像進(jìn)行放大。本文采用無搜索算法實(shí)時(shí)對低分辨率圖像進(jìn)行分形編碼，然后增加一個(gè)誤差補(bǔ)償向量消除分形編碼過程中的拼貼誤差，實(shí)現(xiàn)無損無搜索分形圖像編碼，該算法能夠在快速完成分形編碼

6、的同時(shí)，消除分形編碼過程帶來的信息損失。最后將該分形編碼算法與其他分形圖像放大技術(shù)相結(jié)合。實(shí)驗(yàn)表明，本文算法較傳統(tǒng)和其他分形圖像放大算法在達(dá)到較好性能的同時(shí)，具有更好的視覺效果。(iii)分形圖像編解碼的整體快速實(shí)現(xiàn)算法。在分形編解碼操作需要連續(xù)完成的應(yīng)用場合，例如分形圖像去噪和分形圖像放大，分形編碼過程的有用信息將有助于進(jìn)一步加快分形解碼，本文提出采用拼貼圖像作為分形解碼的初始迭代圖像。實(shí)驗(yàn)表明，本文算法比單獨(dú)進(jìn)行分形編碼和解碼能夠在