【摘 要】
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数字图像压缩日益引起人们的重视．利用图像中的局部分形特征进行压缩，取得了好的效果，但其虚拟码书的搜索匹配，计算量十分庞大．本文提出将遗传算法应用于分形图像压缩，大大降低了压
【机 构】
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西安交通大学人工智能与机器人研究所
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数字图像压缩日益引起人们的重视．利用图像中的局部分形特征进行压缩，取得了好的效果，但其虚拟码书的搜索匹配，计算量十分庞大．本文提出将遗传算法应用于分形图像压缩，大大降低了压缩编码的复杂性，与穷尽搜索匹配的算法相比，搜索范围在Ｏ（１０－２）量级，解码图像的峰值信噪比得到很好地保持．实验结果证实了算法的有效性．
Digital image compression has drawn more and more attention. The use of local fractal features in the image compression, and achieved good results, but its virtual codebook search matching, the calculation is very large. In this paper, genetic algorithm is applied to fractal image compression, which greatly reduces the complexity of compression coding. Compared with the exhaustive search matching algorithm, the search range is on the order of O (10-2), and the peak SNR of the decoded image is very high Well maintained. Experimental results confirm the effectiveness of the algorithm.
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