【摘 要】
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基于迭代函数系统的分块压缩力法(PIFS)利用图像了块之间的相似性实现数据的压缩,具有压缩比高、解码速度快以及可自动进行等特点,是目前应用最广 泛、发展最迅速的一类分形
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基于迭代函数系统的分块压缩力法(PIFS)利用图像了块之间的相似性实现数据的压缩,具有压缩比高、解码速度快以及可自动进行等特点,是目前应用最广 泛、发展最迅速的一类分形压缩方法,其主要缺点在于编码时间较长.分维布朗运动(FBM)模型则可以较为准确的表述地形图像的随机分形特性,基于该模型的分形插值方法能很好的保持地形数据原有的纹理特征,且运算速度较快.此外,分形维数直观上描述了地形的复杂度和起伏程度,是区别不同地形区域分形特性的有效多数,基于FBM模型可以较为精确的计算出分形维数.该文在研究上述内容的基础上,提出了一种基于分形理论的地形图像压缩算法.该算法依据分形雏数将图像区域分类,进而对不同类别的图像区域采用不同的编码方案(PIFS方法或是分形内插方法);并针对地形图像大数据员的特点,采用了多种改进措施.实验结果表明,该文提出的算法具有良好的整体性能,能够有效的压缩地形图像数据,在地形匹配制导、地形模拟显示等方面都具有以及广阔的应用前景.
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