【摘 要】
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分形理论是一门新兴的非线性科学,在应用于图象压缩技术中引起世人的瞩目.分形图象压缩是利用图象块与块之间的自相似性,通过迭代函数系统IFS来实现压缩目的的.分形维数是图
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分形理论是一门新兴的非线性科学,在应用于图象压缩技术中引起世人的瞩目.分形图象压缩是利用图象块与块之间的自相似性,通过迭代函数系统IFS来实现压缩目的的.分形维数是图象本身所固有的一种属性,能充分体现图象的特性.该文的讨论快速的编码方法中,着重分析了分类的分形图象编码.该方法是在经典分形基础上对区域块进行分类,匹配搜索在类内进行从而达到了快速编码.在总结传统聚类方法的同时,根据分形维数的基本概念及性质,推导出一种基于尺度空间滤波的分形维数,并提出了基于此分形维数聚类的分形图象编码方法,阐述了聚类方法及准则,此方法把图象的空间信息与灰度信息简单而有机地结合起来,充分体现了图象的纹理及灰度特征,因此聚类准确,实现方便.在对标准图象进行大量的仿真实验中,与经典分形方法相比,在信噪比相当的前提下,编码时间提高了80倍左右,与传统聚类的分形方法比较,在信噪比普遍提高的前提下,编码速度提高了2ˉ8倍.
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