序列图像的分形编码

分形方法作为一种新兴的图像编码方法,有着压缩比高等独特的优点。但由于它也有着致命的缺点,即编码速度速度很慢,目前对于序列图像的分形编码的研究方兴未艾。文章介绍了两类主要的序列图像分形编码方法,并对其进行了展望。     

基于近距自相似模型的分形图像图像编码方法

为了克服分形图像编码方法速度低的弱点，提出了根据图像模型研究相应算法的思想。基于ρ＾│ｒ│图像模型，导出了与之相应的近距自相似模型，提供了一种适合于该模型的分形图像编码方法。实验结果表明，这种方法大大提高了编码速度，而且能有效地压缩图像数据。     

基于区域分割的分形图像压缩编码方法

在基于块分割的分形图像压缩编码研究基础上，提出了一种基于区域分割和十字搜索模型的分形图像压缩编码新方法，实验结果表明，该方法与基于块分割的分形图像压缩编码方法相比，在保持恢复图像质量的前提下，压缩比和编码速度都有了显著的提高，是一种有效的分形图像压缩编码方法。     

序列断层间图像轮廓的分形插值方法

本文基于分形插值,提出了一种新的序列断层间图像轮廓的计算方法,该算法具有分形几何的一般特点,可很好地表示轮廓的不规则性,从而可准确地表现序列断层间图像轮廓的形状,文中结合医学图像给出了算法实现,结果表明该算法具有较高的保形性,且运算量与存储量都非常小。     

一种分形域基于内容的图像检索方法

基于内容的图像检索是多媒体、网络通信及计算机等应用研究领域的一项关键技术。该文提出了一种在分形压缩域直接进行基于内容的图像检索方法。该方法不需要对查询图像进行分形变换，因此可以提高检索速度，降低检索复杂度。仿真结果表明，使用该文提出的方法，能够有效地进行分形域基于内容的图像检索，比较大幅度地降低了检索时间，优于试验中其他3种方法。     

分形编码在图像检索中的应用

分形编码在图像压缩方面取得了很好的效果,同时,分形编码也能够用于基于内容的图像检索.本文提出了一种基于块限制的分形编码算法和匹配策略,并将它们用于图像检索.在我们编码算法中,图像会被预先分成互相不重叠的子图像块,然后对这些子图像进行独立地分形编码,从而获得整幅图像的分形码.该编码算法能够在很大程度上减少编码时间.在进行图像间相似性的匹配时,我们采用改进的基于九叉树的分配策略,从而避免全局地进行分形码的匹配,减少了计算量.实验结果说明,我们的编码算法和匹配策略能够比较有效地应用于基于内容的图像检索,在计算时间和存储时间上都优于实验中其它两种方法.     

一种新的分形图象压缩编码方法

本文首先研究了一般分形图象压缩方法存在的缺陷,然后对它进行了改进.最后在DCT域进行进一步改进。实验结果表明,与原来方法相比较,改进后的方法具有明显的优越性。     

基于分形编码的图像相似匹配研究

本文以自适应四叉树分割的分形图像编码为基础，研究了极坐极表达下分形码之间的匹配，并在此基础上提出了图像间分形码峰值信噪比的概念和算法，以达到量化图像间相似性的目的，实验证明，这种基于自适应分形编码的图像相似性匹配方法 人的主观判断非常接近，非常适合于用来构建和管理大图像数据库。     

一维数字信号的自适应分形编码方法

本文介绍了IFS编码的基本理论，提出了一种自动分段最小平方分形拟合IFS编码方法，提供了相应算法．这种方法不同于Mazel和Hayes所提出的方法[3]．利用本文方法可对一维数字信号进行自动分形编码。     

一种基于新仿射变换的分形序列图像编码方法

本文将近几年刚刚提出的分形编码技术应用于序列图像编码中，提出一种新颖，有效的编码方案，为进一步提高图像质量，我们要原仿射变换的基础上提出了一种新仿射变换，文中分析了这种新仿射变换的紧缩条件并推导出最佳参数，对国际标准测试图像ＭｉｓｓＡｍｅｒｉｃａ的实际压缩结果表明，该方案的压缩性能较为理想。     

基于方差不变特性的快速分形图像编码方法

本文结合图像子块的自身统计特性，提出一种基于方差不变特性的快速分形编码方法。实验结果表明，该方法可使编码速度有较大提高，而解码图像质量无明显下降；且有相对确定的编码时间，有助于编码系统的硬件实现。     

分区IFS图像压缩编码

本文提出了一种基于“区”的ＩＦＳ图像压缩编码算法，简述了其原理及实现过程。实验结果表明，其性能优于ＪＰＥＧ算法及Ｊａｃｑｕｉｎ的基于“块”的ＩＦＳ图像压缩编码算法     

机动目标的逆合成孔径雷达成像原理与算法

对于非合作的机动目标,由于目标相对于雷达射线的姿态和转速难以测定,而且是时变的,因而给逆合成孔径雷达(ISAR)成像造成较大困难.本文讨论了这种情况下成像的一般原理,并对机动性不太大,散射点子回波多普勒变化满足一阶近似条件时,提出了实用算法.实测数据的处理结果说明新算法是可行的.     

低码率活动图像编码

本文探讨了低码率活动图像编码的特点，对较新的图像编码标准Ｈ．２６３作了计算机模拟，和Ｈ２６１在相应的码率下作了比较，并对Ｈ．２６３的各选项的效果进行了讨论     

快速分形图像编码的一种特征方法

快速分形图像编码的特征向量法是最具创新性、最有前途的方法之一,但它有几个缺点、特别是特征向量的高维数性.针对这个问题,本文提出减少分形编码时间的一种可选的特征方法.作为它的应用,本文先定义图像块的新特征——叉迹,然后提出一个基于叉迹的快速分形算法.这个算法把Range-Domain子块匹配问题转化为叉迹意义下的邻域搜索问题.对256×256 Lena图像的实验显示,与基于全搜索的基本分形算法比较,依赖于搜索邻域大小,该算法既能在峰值信噪比相同的情况下实现加快3倍多,也能在主观质量有一定下降的成本下实现加快100倍以上.     

基于DCT变换的快速分形编码方法

本文提出了一种基于DCT变换加速相似块匹配的分形编码方法.通过图像块与相似块在DCT变换域少数低频系数的比较,来确定匹配的相似块.并根据DCT变换的性质,方便的确定对比度因子和亮度偏移量.并采用将图像块与相似块的DCT变换系数预制成查找表的方法减少重复运算.结果表明,编码时间大幅度减少,而PSNR只是略有下降.     

基于分形理论的图像压缩编码技术

分形图像压缩编码是当今图像编码领域研究的热点之一，是一种具有独特优势且极有发展前途的数据压缩技术。本文从分形基本理论出发，对分形图像压缩编码思想、编码方法等进行了综述，并介绍了分形图像压缩编码的一些改进方法。最后，探讨了分形图像压缩编码的发展方向。     

一种基于IFS的图像边缘检测方法

首次提出了一种基于IFS的图像边缘检测方法，该方法以IFS理论为基础、以MSE为失真测度，对图像进行边缘检测，改进的局部快速算法可以有效减少检测搜索时间。实验结果表明，本文所采用的边缘检测方法是一种有效的图像边缘检测方法。     

分形图像编码研究的进展

 分形图像编码是近几年发展起来的一种新的图像编码方法,目前对其研究较为广泛.本文介绍了分形图像压缩编码的数学原理、基本特性,着重介绍了当今这一领域的发展成果,比较了各种方案的优缺点,分析了目前编码方案所存在的缺点、原因及未来的发展方向.     

利用分形进行植物图像的模拟

依据试验结果,给出了几种树、叶、草的分形模拟图以及产生这些图的仿射变换,进而得出猜想:植物乃至一切生物都是遵从某种数学规律的,也就是说都是分形。生物的生长过程就是分形的生成过程。