幾種快速分形圖像編碼方法的研究.pdf

1、本文以非線性理論中分形理論為基礎，研究了幾種快速分形圖像壓縮方法，具體研究內容如下： (1)基于分形的圖像壓縮編碼是一種不對稱的編碼方法，編碼時間長，而解碼時間卻很短。傳統(tǒng)算法進行全局搜索，編碼時間長，大量的時間花費在尋找最佳匹配塊。針對傳統(tǒng)算法的不足之處，本文利用鄰近搜索法，減少了搜索定義域塊的數目，從而減少了查找最佳匹配塊的時間。實驗結果表明本方法在壓縮編碼的速度方面，比Truong等人提出的搜索方法相比，提高了編碼速度，并

2、且重建圖像的效果基本上相差不多。 (2)利用離散余弦變換(Discrete Cosine Transform，簡稱DCT)的簡單分類的快速分形編碼方法，在編碼的過程中，首先根據圖像的邊緣屬性將圖像按照二叉樹的形式進行分割，并根據所給圖像的兩個DCT最小的垂直和水平系數將圖像塊分成三類，即平坦塊，邊沿塊和對角塊。然后，每一個值域塊可以在對應類型的定義域塊中查找最佳匹配塊。該方法縮小了查找空間，并且分類計算簡單而有效，提高了編碼速度

3、，保證了重建圖像的質量。同時自適應產生分類的門限值，能夠保證穩(wěn)定的壓縮比。實驗結果表明本文方法能夠保證穩(wěn)定的壓縮比，且解碼圖像質量與全搜索方法的差不多。 (3)圖像紋理是圖像分析與處理的一個重要內容，而分形編碼理論中的分形維數可以刻畫物體表面不規(guī)則程度，并且它與人類視覺系統(tǒng)對圖像紋理粗糙度的感知是一致的。分形維數越大，對應的圖像表面越粗糙，分形維數越小，對應的圖像表面越光滑。因此本文正是利用分形維數的簡單分類進行分形圖像編碼。首

4、先從分形維數的角度出發(fā)，利用圖像的分形對圖像進行分類預處理，然后，每一個值域塊可以在對應類型的定義域塊中查找最佳匹配塊。該方法基于圖像塊的差分盒維數特征，能夠在較小的搜索范圍內完成值域子塊的最佳匹配，在保證重建圖像的質量的前提下，提高編碼速度，同時能夠準確描述圖像塊的紋理特征，基于該分類的圖像壓縮編碼方法，在信噪比較高的條件下，能夠提高編碼速度，而且壓縮比有所提高。實驗結果表明本方法與全搜索方法相比，能夠在保證具有穩(wěn)定的壓縮比的前提下，