BJ分形图像编码

提出一种新的分形图像压缩方法,该方法综合了两种分形图像压缩方法的优点,改善了Ｂａｔｈ分形变换方法重构图像的质量,大大减少了标准分形图像压缩方法的编码时间。     

分形理论在高等数学教学中的应用

以高等数学中求集合的子集或真子集和求多元函数的高阶偏导数为例,介绍怎样利用分形理论中的自相似性学习高等数学.     

用小波变换加速分形图像编码

针对分形图像编码过程十分耗时的弱点,提出了一种结构小波变换性特来实现的快速分形编码算法,实验显示新算法有较好的加速效果。     

分形理论在供应链管理中的应用

为解决因环境变化日益复杂及不可预测性而造成的供应链管理难题，利用分形理论构建具有自相似、自组织、自优化功能的可重构分形供应链，并着重利用分形理论对此类供应链的相似性进行了研究，给出了分形供应链的相似性及自相似性评价指标集及基于分形方法的定量分析相似度的数学模型．并对所提出的分形供应链相似性评价方法进行了例证分析．     

基于小波变换的分形图像编码

在分析小波变换后系数分布特点的基础上，提出了一种新的基于小波变换的分形图像编码算法．根据小波变换后能量集中于低频的特性，在传统的Jaquin分形编码方案的基础上，引入局部Harr小波变换，以低频子图代替原图进行值块、域块间的匹配计算以加快搜索过程，从而提高编码速度．结果表明，该算法在峰值信噪比下降很少的情况下。编码速度提高了100多倍，证明了其高效性．     

分形理论的发展与在植物建模中的应用

分形方法是根据植物的形态结构,利用了描述具有自相似性（self-similarity）的数学功能来表现植物生长的拓扑及形态结构。实现分形几何建模的方法主要包括迭代函数系统（Iterated Function System,IFS）,分枝矩阵（Ramification Matrix）、粒子系统（Partial System）、正规文法方法、A系统（A-system）以及Oppenheimer提出的特定的分形方法等。     

分形图像编码研究的进展

分形图像编码因其解码分辨率无关性、快速编码及高压缩比等显著特点而备受关注。尽管分形图像编码的优势很明显但编码过长仍然是其主要的缺陷。为了减少编码时间、改善图像质量和压缩比,许多方法被提出。     

一种分形图像编码的新方法

由于分形图像编码过程非常费时，因此在前人的基础上，通过分析影响分形图像编码速度的相关因素，提出了使用图像块的改进方差来提高分形压缩性能的思想。在证明迭代函数系统不会改变图像块的改进方差的基础上，给出了基于改进方差的分形图像压缩方法。实验结果说明该方法在保证快速性的同时，重建图像的质量又得到了进一步的提高。     

一种快速分形图像编码方法

提出了一种快速分形图像编码方法．该方法利用原图像的均值图像设计编码码书，利用高阶统计量对域块进行分类，可以有效地减少域池中域块之间的相关性．同时，使用遗传算法搜索值块的匹配域块，可以减少分形图像编码时值块与域块的匹配搜索时间，加快图像分形编码的速度．基于这种方法的分形图像编码，在图像解码时不需要迭代，可以提高图像的解码速度，不需要对编码时的伸缩系数加以限制．仿真结果表明，这种快速分形编码方法可以减小图像编码时间，较大提高了分形编码的速度．在相同压缩比的情况下，解码图像的质量也比传统方法要高．     

分形图形在平面设计中的应用

分形向人们展示了一个新的无法想象的世界,通过具体的实例,对分形及其算法进行深入探讨,展示其在平面设计中的广泛应用．     

分形及其在图像压缩编码中的应用

简要介绍了分形、分数维数的概念,分形用于图像压缩的基本原理,以及基于分形的若干图像压缩编码方法。     

分形理论在图像压缩中的应用

在图像压缩中运用分形理论是一种基于自然图像局部自相似性的有效压缩技术。文章重点介绍分形图像压缩技术理论基础——迭代函数系统,再介绍分形图像压缩编码和解码的方法,最后简单介绍分形编码的改进方法。     

静止图像的分形编码方法的改进

介绍一种使用迭代函数系统对静止图像进行编码的方法.该算法是利用一种自适应四叉树分段对局部图像特性进行分块.与已存在的分形编码方法相比,该算法能取得比较好的重构图像质量.     

基于小波分形变换的图像编码

指出了为改善分形图像编码的压缩性能，可使用无需搜索或无需母块分类的小波分形编码．提出了一种新的不同于以前的分割方法，它能进一步改善压缩性能．基于小波的分形变换(WBFT)结合了多尺度分析理论(MRA)和迭代函数理论(1FS)．这不仅提供了用多尺度表示的图像的局部时—频分析，也使用了IFS和固定点理论迭代构成了图像．一组实验和仿真展示了对均匀量化的图像编码使用WBFT后的性能．     

基于多分辨的分形图像压缩编码

在方块分形图像编码的基础上，提出了一种基于多分辨特性的分形编码方法。实验结果表明，在基本保持重建图像质量的前提下，编码时间大为缩短。     

基于Jacquin分形法图像编码的Matlab仿真实现

分形图像编码具有潜在的高压缩比、解码简单等特点成为近十年来有损编码中的一个研究热点。文章阐述了分形编码的数学基础和传统分形编码Jacquin方法的编解码原理,最后利用Matlab工具对图像的Jacquin分形法进行了实验仿真。实验结果表明,Jacquin分形法搜索最佳匹配块的编码时间较长,而解码过程简单快捷。提高图像编码速度将是Jacquin分形法今后改进的主要内容。     

利用熵和分形压缩编码的图像检索新方法

图像的抽象描述和特征提取是基于内容的图像检索系统中需要解决的关键问题之一,文章提出了一种图像信息熵和分形编码相结合的图像检索方法．首先,计算图像库中的各幅图像的信息熵,比较设定的阈值对图像库进行预分类;其次．利用Jacquin方法计算得到查询图像的分形IFS编码,应用到图像库同类的图像进行分形迭代解码;最后,计算解码图像与查询图像的相似距离得到检索结果．实验结果表明,与直接像素值相似匹配方法相比,该法在基本保证图像检索效率的前提下,极大地提高了检索时间．     

一种几何形状比例可变的分形图像压缩编码方法

在分析了图像压缩的分形几何形状比例变化可行性的基础上,提出一种基于分形几何形状比例可变的分形图像压缩编码方法,以分形几何比例分别为2：1和3：2的最佳父块逼近子块程度的实验为例,得出父块越大,父块逼近子块程序越差的结论,因此,分形图象压缩必须考虑几何形状比例,进一步给出了4种父块越大,父块逼近子块程度越差的结论。因此,分形图象压缩必须考虑几何形状比例,进一步给出了4种分形几何比例的灰度平均采样公式,并模拟这4种分形比例,分别单独进行了分形编码实验,根据同一图像不同部位的具体情况,采用不同的分形几何比例进行混合几何比例的分形编码方法实验,结果表明：分形几何比例可变的混合分形编码方法与其他单一几何比例分形编码方法相比,黑种人铁压缩比和峰值信噪比均有提高,编码时间也有所减少。     

分形图像压缩编码的研究进展

综述了近年来在分形图像编码方面的最新进展，详细分析了分形图像编码在图像分割算法、对域块的变换、域池选择、图像编码、匹配块的搜索策略、仿射变换实现和图像解码等几个方面的研究现状以及在这些方面的性能优化问题。对其中的每一个方面，都探讨了一些最新的典型方法，并对这些方法在复杂度、精度、收敛性等方面进行了简要的性能比较，指出了分形编码存在编码速度慢等问题，指明快速分形编码及与其它编码方法的联合编码的研究方向。     

一种非线性的分形图像压缩编码算法

针对经典的分形压缩编码字典相对较小这一不足之处,提出一个简单的非线性分形压缩算法,简化了Popeseu等提出的算法,用于解决压缩字典较小的问题·此外,还根据这个算法给出计算整数象素点灰度值的计算公式,可以快速地计算出整数点的灰度值·实验结果表明,这一新型的分形圆盘压缩算法简单可行,并具有良好的压缩结果和高质量的重建图像·和常规分形编码方法相比,该方法还具有较高的PSNR·