基于高階譜特征的圖像分形編碼.pdf

1、分形圖像壓縮編碼技術(shù)是由美國數(shù)學(xué)家Barnsley和Sloan于1987年提出的，現(xiàn)已成為當今圖像壓縮的一個新領(lǐng)域。在分形編碼中，一幅圖像由一個使它近似不變的壓縮仿射變換表示，分形解碼是一個相對簡單的快速迭代過程，解碼圖像由分形碼表示的壓縮變換迭代作用于任意初始圖像來逼近。
　　本文針對分形編碼耗時問題，深入分析了幾種特征分類方法，提出了基于圖像高階譜特征的分形編碼方法。即采用自適應(yīng)四叉樹對圖像進行分塊得到range blocks

2、（定義域塊），對尺寸大于4×4的圖像塊編碼將利用圖像塊的高階譜提取構(gòu)成該圖像塊的特征向量。特征向量正交投影后，在比較低維數(shù)的空間建立k-d tree（k維二叉樹）類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，先對變換參數(shù)進行量化后，再使用最鄰近搜索算法達到快速匹配搜索，從而獲取分形碼。最后在Visual C++平臺上實現(xiàn)了編碼算法的仿真，實驗結(jié)果說明該方法在壓縮質(zhì)量，壓縮時間等編碼性能方面都較傳統(tǒng)方法有明顯的改善。
　　本文在快速分形編碼方面作了以下研究工作：

3、
　　1.提出了一種基于圖像高階譜的提取圖像特征向量的新方法，實現(xiàn)了圖像向量的降維處理，為最鄰近搜索算法提供了方便。理論上圖像高階譜更能表征圖像的特征，降維后搜索時間大大減少。
　　2.我們采用全搜索算法，不象一些分類算法中采用局部搜索，使得圖像解碼的保真度大大提高。
　　3.采用預(yù)先量化分形參數(shù)，再使用最鄰近搜索算法達到圖像塊快速匹配，大大減少了編碼的計算量。
　　4.在k-d tree數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中不再存儲圖像的