基于單親遺傳算法的圖像分形編碼.pdf

1、圖像是人們生活中信息交流最為重要的載體，也是蘊(yùn)涵信息量最大的媒體?？茖W(xué)研究表明，人類約有65％的信息來源于圖像，眾所周知，數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)量非常龐大，必須經(jīng)過有效的壓縮，才能滿足數(shù)字圖像的高速傳輸和存儲。因此，圖像壓縮編碼己成為正在建設(shè)的數(shù)字信息化社會所依賴的主要技術(shù)基礎(chǔ)之一。
　　 分形編碼是一種很有前途的圖像編碼方法，以其思想新穎、壓縮比高、解碼圖像分辨率無關(guān)性等特點(diǎn)吸引了大量研究者，但是編碼速度慢一直是制約其廣泛應(yīng)用的瓶頸。

2、分形編碼巨大的計(jì)算量來源于從海量碼本中尋找最優(yōu)碼本的搜索過程，這就是分形編碼中的最佳匹配問題，它可以看作一個(gè)多峰值二元函數(shù)的最優(yōu)化問題。
　　 遺傳算法是基于自然選擇和基因遺傳學(xué)原理的啟發(fā)式搜索算法，由于其不局限于特定模型，不要求太多的問題域的先驗(yàn)知識，具有潛在的并行性，近年來在組合優(yōu)化問題、函數(shù)優(yōu)化和遺傳編程等領(lǐng)域得到成功應(yīng)用。
　　 本文研究如何應(yīng)用遺傳算法來解決分形編碼中的最佳匹配問題，主要的工作如下：
　　

3、 （1）從函數(shù)優(yōu)化的角度分析了圖像分形編碼中碼本匹配問題的特點(diǎn)，根據(jù)圖像的局部自相似性，提出用于圖像分形編碼的實(shí)數(shù)編碼單親遺傳算法框架。
　　 （2）提出利用累積個(gè)體邊緣分布密度實(shí)現(xiàn)種群自動劃分的方法，在此基礎(chǔ)上提出基于罰函數(shù)和禁忌搜索的抑制早熟的策略。
　　 （3）對基本的分塊分形編碼方法和本文提出的算法進(jìn)行了數(shù)值仿真。
　　 最后，本文列出全搜索方法和本文方法對幾幅圖像處理常用圖片的編碼實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并就算法性