鉴于基于分形的图像编码技术研究

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时间:2019-03-21

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1、中南大学硕士学位论文基于分形的图像编码技术研究姓名:袁凤璋申请学位级别:硕士专业:计算机应用技术指导教师:季桂树20080520摘要对大量图像数据信息进行高效的存储和传输是当今信息时代所面临的重要问题。由于图像压缩的必要性和可能性,图像压缩编码研究成为一个越来越活跃的领域。分形图像编码自产生之日起就以其新颖的思想、高压缩比、与分辨率无关和快速解码等优点而广受世人的瞩目。为此,本文在研究图像的自相似性、加速分形编码和解码方面做了以下研究工作:⋯1.通过对图像自相关模型的研究,推导了判断图像自相似性的公式并定义一个

2、白相似系数,利用该白相似系数表征图像的自相似性,实验表明自相似系数越大,图像的分形压缩编码后效果越好。2.针对目前许多分形编码加速方法或者以牺牲解码图像质量为代价,或者加速不明显地情况,提出了进一步提高解码图像质量和编码速度的方案:将自相似系数与聚类算法相结合,采用均值一方差作为初始聚类中心的参考值,然后以自相似系数作为参考分类,在类中采用自相似系数排序,减少搜索匹配的时间;并对分形编码算法中的仿射变换进行了优化,减小搜索空间,实验表明本方法在不降低重建图像质量的同时,加快了分形编码的速度。3.利用分形图像中分

3、辨率与尺度无关的特性,改进了映射解码算法,实现了利用映射结合迭代均值域块的解码算法,并实验验证了该算法不仅提高图像的解码质量,而且缩短了解码时间。关键词图像压缩,分形,函数迭代系统,自相似,聚类ABSTRACTToeffectivelystoreandtransmitthemassiveimagedataIStheimportantproblemwhichtheinformationagefacesnow.Becauseofitsnecessityandfeasibility,thestudyonimageen

4、codinganddecodingalreadybecomesmoreandmoreactive.Fractalimagecodingisaverypromisingcompressiontechnique.Ithasbeenpaidgreatattentionsinceitspresencebecauseofitsnovelty,highcompressionrata,resolutionindependenceandrapiddecoding.Inthisdissertation,someself-simi

5、lar,fastfractalimageencodinganddecodingschemeareproposed,asfollows:1.Amethodthatestimatesimage’Sself-similarityispresentedandthefactordenotingcharacterofimage’Sself-similarityisdefinedthroughstudyingtheself-similaritymodelofimage.Experimentalresultsindicatet

6、hatthebiggerself-similarityparameters,thebeRerimagecodingefficient.2.Becauseexistingfastencodingmethodsareoftenatthecostofreconstructedimagequality,orCallonlyobtainpoorspeed—upratio,thispaperfurtherproposedsomemethodswhichimprovedbothqualityandspeedoffractal

7、encoding:throughcombiningtheself-similaritycoefficientandclusteringalgorithm,usingtheaverageofrangeblocks-varianceasthecenterofinitializedclusteringandsortingself-similarityparameters,itreducingsearchtime,optimizingthealgorithmintheprocessofaffinetransformat

8、ionwithreducingthematchingdomains.Experimentindicatesthemethodwhichthispaperproposedacceleratefractalimageencoding.3.Themethodmakesthebestuseofthetheoremofresolutionindependentinfractaltheory.It

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