小波域分形图像编码及其在gpu上快速实现

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1、摘要随着信息技术的发展，图像和视频成为了人们生活中信息交流的主要载体。然而，原始图像具有庞大的数据量，给存储、传输及通信等实际应用带来了很多不便。因此图像压缩作为通信及多媒体领域中的一项关键技术，具有重要的现实意义和广阔的发展前景。由于传统的压缩算法存在压缩率比较低、解码图像质量较差等缺点，迫切需要新型的图像压缩技术。分形图像压缩方法注重发掘图像的自相似性，把看起来非常复杂的图像，采用几条简单的迭代规则，就可实现图像的编码；解码时，使用这几条规则进行有限迭代，即可重构图像，达到很高的压缩比。而小波分析，是一

2、种信号的时间．尺度(时间．频率)分析方法，具有多分辨率分析的特点，在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，并且小波变换还能去除图像的全局相关性，具有人的视觉特性。所以，把分形理论和小波变换编码技术向结合，不仅发挥分形图像压缩的高压缩比的优势，还弥补了其编码时间过长和块状效应明显的缺点。为了进一步提高编码效率，本文试图利用GPU(GraphicProcessingumo高性能计算架构CUDA来实现小波域内分形图像压缩编码，这更缩短了编码时问，提高了编码效率。本文主要研究工作如下：首先简要介绍了图像压缩相关知识

3、，然后研究了空域分形图像压缩，研究结果表明：空域分形图像压缩在保证图像质量的基础上，达到了很高的压缩比，但其编码时间过长，块状效应明显。为了改善上述算法，本文着重研究了小波域内分形图像压缩。编程实现了小波分形(wavelet—fractal)医]像编码，实验结果表明，通过这种结合，发挥了两种算法的优势，有效的缩短了编码时间并且避免了空域分形的块效应。为了进一步提高编码效率，本文提出了使用GPU对编码进行加速的方案。在CUDA规范下，使用GPU并行地对图像中所有待编码的子树同时进行最优父树搜索。实验结果表明，

4、该编码方法在保持原有算法图像解码质量的前提下，可将编码时间缩短至毫秒级，大大提高了压缩算法的执行效率。关键词：图像压缩；分形编码；小波变换；GPUAbstract．Withthedevelopmentofinformationtechnology,imageandvideoaresomeimportantkindofinformationcardersinourlife．Buttherawdigitalimagesareverybiginsize．Iftheimagedatecouldn’tbecompre

5、ssedefficiently,itwillnotmeettheneedsofhighspeedtransmissionandefficientstoragenowadays．Therefore，imagecompression，aSacrucialandkeytechnologyinthefieldsofcommunicationandmultimedia,israpidlyexpandingnowandmayhaveapromisingfuture．rnlerelativelylowcompressio

6、nrateandpoorqualityofdecodingimagemaketheurgentneedofnewimagecompressionmethods．Fractalimagecompressionpaysattentiontotheexcavationoftheimageself-similarity,usingsomesimpleiterativealgorithmstocodingaseeminglycompleximage．，nledecodingpartCanalsousethesealg

7、orithmstoreconstructimagesandtoreachaveryhighcompressionrate．Thewavelettransforillcane伍cientlyprocessthefeaturesofsignalsforitstime．domainandfrequency．domain．What’Smore．wavelettransfoIrnlcaneliminatetheoverallcorrelationandmakestheimagebehumanvisioncharact

8、eristics．Therefore，thecodingtechnologyoffractalcompressionandwavelettransfc}ITOarewidelyusedinthefieldsofimagecompression．11leexcellentlinkofthetwotechnologiesnotonlyrepresentsthehiIghcompressionrateofimageco