快速分形图像压缩编码算法的研究

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现今社会,科学技术取得了飞速的发展。由计算机技术所带来的信息革命使人类由工业化的社会进入到信息化的社会。以图像为主的多媒体技术大大丰富了我们的生活,但是如果没有一个高效的压缩方法,图像通信将不可能实现。因此,图像压缩成为了多媒体技术发展的关键和瓶颈之一。到目前为止,图像压缩的研究已经产生了一些成熟的技术,如DTC变换,霍夫曼编码等,并且以这些编码为基础已形成了一系列的国际标准,如BIG,JPEG,JPEG-2000,H.261,H.263,MPEG-1,MPEG-2,MPEG-4,MPEG-7等。图像压缩编码技术目前又提出了许多新的编码方法,如子带编码、小波变换编码、利用分形几何的图像编码等等,尤其是分形图像编码(Fractal Image Coding,FIC)以其高压缩比、简单、快速的解码过程、新颖的编解码理论以及分辨率无关等优点成为国内外学者研究的热点。然而,分形图像编码也有其固有的缺点:编码过程相当耗时;高压缩比下图像恢复的质量不是很好。这些缺点在某种程度上限制了它的广泛应用。因此,本文主要针对它的缺点,深入研究了在保证解码图像质量的同时如何减少编码时间的问题。主要工作如下:(1)基于K均值聚类的快速编码算法。该算法把聚类算法应用到分形编码中,利用聚类算法良好的分类效果及一定的自适应性,对定义域块和值域块进行分类,相应的值域块只是在与其对应类内搜索,大大缩短了编码的时间。采用聚类算法分类较之现有的分类算法,具有无需自设定参数,自适应性强,分类精确的优点。(2)基于相关系数与方差的快速编码算法。该算法主要是对搜索过程进行了优化,设定了两个判断阈值,值域块只与满足阈值的定义域块进行匹配,这样就解决了搜索过程中值域块与大量无关定义域块的问题,缩短了编码时间。(3)把前两种改进方法结合起来形成统一的编码方案。(4)针对高压缩比下方块效应问题,利用分形编码的分辨率无关性,提出了解决的方案。先将图像解码至低分辨率下,然后利用双线性插值的方法将图像还原至同分辨率下,从而减小了方块效应。(5)构建了以上提出多种分形编码方案模型,编程实现了所有提出的方案算法,并进行了仿真对比实验,验证改善了效果。计算机仿真表明:本文提出的改进算法在保证重建图像质量的基础上,大幅度的减小的编码时间,且优于其他的编码方案。
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