基于卷积的快速分形图像编码.doc

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1、基于卷积的快速分形图像编码摘要:本文提出一种基于卷积的快速分形编码算法。在求区分形压缩仿射变换参数的过程中,利用快速卷积来计算区域块与排列块之间的互相关,从而实现了编码过程的无损加速。为了在加速编码过程的同时提高压缩比,将快速卷积算法与基于四叉树分割的邻域搜索算法相结合。通过计算机仿真实软,获得了良好的效果。与经典的PIFS方法相比,在信噪比大致相当的前提下,编码速度和压缩比都得到了显著提高。关键词:分形图像压缩四叉树傅氏变换卷积互相关ConvolutionBasedFastFractalImageCodingABSTRACT:Inthispaper,afas

2、tfractalcodingalgorithmbasedonconvolutiontheoryispresented.Duringtheprocedureofaffinetransformparameterscalculationinfractalcompression,fastconvolutiontheoryisusedtocalculatethecross-correlationbetwOeendomainblocksandrangeblocks,inthisway,theprocessofencodingisacceleratedlosslessly.

3、Inordedtoraisecompressratiowhileacceleratingencodingprocess,analgorithmcombiningfastconvolutionwithquadtreepartitioningbasedonneighborsearchisadopted.Computersimulationhasshownthatundedtheconditionofmodedatelossofimagequality,thisalgorithmbringsuphighercompressionratioandedcodingspe

4、edcomparedwiththatofconventionalPIFSmethod.Keywords:FractalimagecompressionQuadtreeFouriertransformConvolutionCross-correlation1引言近年来,分形图像压缩编码技术因其潜在的高压缩比而引起了人们的广泛兴趣。它源于Barnsley提出的迭代函数系统(IFS)理论,实质就是把待压缩的图像作为一组不动点集T,并寻找一组仿射变换集{W,,…,W、},其不动点集与T相近,用保存{WJ的系数代替原图像T。后来,Jacquin提出了基于分割迭代函数系统

5、(P1FS)的分块式分形压缩编码方法111[21这是一•种全自动的压缩编码方案。但是,在这种方法的编码过程中,需对每一排列块在整幅图像内寻找相H匹配的区域块,致使编码时间过火。木文在经典的PIFS方法基础上,提出了一种基于卷积的快速分形压缩算法。2基于卷积的分形压缩算法原理2.1互相关函数的引入在分形压缩编码中,对每一排列块寻找最佳匹配中文标题为黑体二号字不宜超过20个字,段前段后30磅左对齐著者署名为楷体十号字,段前段后0(第一作者单位为宋体小五号,段后6磅城市邮编)(第二作者单位城市邮编)摘要:中文摘要不超过400字为宜。段前段后0o“摘要”二字为黑体

6、五号字。摘要内容为宋体小五号字。每行间距为14麻关键词:关键词关键词关键词关键词(3-5个)英文题名不宜超过10个实词为TimeNewRoman体四号字加粗,段前段后18磅左对齐作者姓名的汉语拼音为TimeNewRoman五号字,段前段后0(abcdefghijkhimopqrsMvwxyz英文书写的作者单位,所在城市,邮编)为TimeNewRoman字体,小五号斜体,段后6磅ABSTRACT:英文摘要不宜超过250个实词。TimeNewRoman字体五号字,行间距16磅。Keywords:TimeNewRoman字体五号字,行间距16磅。(空一行,宋体五号,

7、行距12磅)1引言“引言"段前段后12磅。黑体小四号字。正文为宋体10号字,字间距加宽0.5磅,行间距为16磅。论文的必要组成部分按下列排序依次相接:题名、著者、著者单位和所在城市及邮编、摘要、关键词、英文题名、作者姓名的汉语拼音、英文书写的著者工作单位、英文摘要、英文关键词、引言、正文、结论、参考文献。论文打印格式':①中、英文题名、著者、著者单位、摘要、关键词等用通栏排版。②引言、正文、结论及参考文献部分一般取双栏排版,栏间距0.75厘米,每栏23字。应减少繁琐的数学推导,正文中过长的必要的数学公式不易转行时可排通栏。某些容易混淆的英文与希腊文用铅笔标注。

8、2一级标题黑体小四,段前段后18磅,字

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