用现代优化算法进行分形图像压缩编码的研究

目前全自动分形编码的实现都是基于简库恩算法的定义域、值域匹配搜索来进行的。编码时间过长是其主要缺点之一。现代优化算法主要研究用数学方法去迅速寻找离散事件的最优编排、分组、次序或筛选。本文将现代优化算法中的局部搜索法与分形编码结合起来，从而达到在解码图像质量相当时使编码速度提高、或编码速度相当时使图像质量提高的目的。     

基于小波分解的分形图像压缩算法研究

在分析基本分形压缩编码算法优缺点的基础上,提出了基于小波分解的分形图像压缩算法.该算法对图像经过三级小波变化后,对二级子图像和三级子图像采用无搜索式分形编码,即值域块的分形码由相应固定位置的定义域块进行匹配搜索编码,小波系数的符号单独编码.解码时,利用不同小波尺度之间的相关性,由二级子图像的分形码估计出一级子图像的分形码;再由各尺度上的分形码重构各尺度的小波系数;添加小波系数的符号后进行小波反变换即得解码图像.仿真实验结果表明,提出的新算法在解码图像质量略有损失的情况下,图像编码时间和提高压缩比方面均有良好的效果.     

用现代优化算法进行分形图像压缩编码的研究

目前全自动分形编码的实现都是基于简库恩算法的定义域、值域匹配搜索来进行的.编码时间过长是其主要缺点之一.现代优化算法主要研究用数学方法去迅速寻找离散事件的最优编排、分组、次序或筛选.本文将现代优化算法中的局部搜索法与分形编码结合起来,从而达到在解码图像质量相当时使编码速度提高、或编码速度相当时使图像质量提高的目的.     

分形图像压缩研究的进展

从图像划分,编码算法,分类方法,解码算法,拼接定理和变换参数量化等方面对分形图像压缩编码的研究进展进行评述,提出了一种基于Ｊａｃｑｕｉｎ逐块变换和Ｂａｔｈ分形变换的混合编码方案,并指出形分图像压缩编码进一步的研究方向。     

基于异步迭代和自映射的分形图像压缩

介绍了分形压缩编码和解码现状,利用自映射编码和异步迭代改进了分形压缩编码和解码。     

一种基于分形的图像压缩编码方法

提出的基于分形的多模式自适应图像压缩算法大大缩短了编码时间，并且把简单分形压缩改进为自适应快速压缩，使恢复图像质量和压缩速度均有大幅度提高．     

基于VQ的混合图像压缩算法

提出了一种改善矢量量化的方法。该方法保留小 分解后的低频信号，对其用基于ＳＯＦＲＭ的矢量量化形成码书和索引号，最后，传输索引号码字和ＪＰＥＧ编码后的码书码字。解码为编码逆过程，实验表明，本文所提出的方法，在ＰＳＮＲ相同的情况下，压缩比约为原始ＶＱ算法的４倍。     

基于遗传算法的分形图像压缩方法

基于分形和分块迭代函数系统的特点,提出了一种改进的用于求解具有全局最优的自相似分块匹配的遗传索算法,算法中应用于带分类的编码法、杂交位置概率和自适应的适应度函数。     

基于分形和小波的混合图像压缩编码

从近年来受人瞩目的分形和小波图像压缩方法出发,分析了两种图像压缩方法的特点及利弊． 运用小波变换及ＤＣＴ变换下的分形压缩图像方法,提高了编码速度,得到了较高的压缩比和信噪比,但重构图像质量还存在块状效应． 为此,提出了几种结合起来的综合方法,进一步提高了图像的质量,在压缩比和信噪比及匹配速度之间取得了良好的折衷．     

三种优化分形图片压缩算法比较分析

分形图像压缩(FIC)是基于局部迭代函数系统(PIFS)的图像压缩算法,即用自然景物的自相似性来进行数据压缩;但是巨大的耗时量限制了其实际应用;FIC的耗时量主要体现在以下几方面:每一个值域块的最优匹配块的搜索都要在所有的定义域块中进行,需要花费大量的时间;计算、量化、存储所有的仿射变换参数;图像分割过程;为了克服FIC计算成本高的缺点,采用了遗传算法、蚁群算法和粒子群算法减少寻找相似定义域块的搜索空间,加快编码速度;实验结果表明:优化后的FIC能有效地减少编码时间同时保持峰值信噪比。     

自适应分形矢量量化编码

提出了一种自适应分形矢量量化编码方法。对图像进行自适应四叉树分割,并构造粗糙的均值图像。误差图像进行分形矢量量化编码时,使用设计的自适应二维维纳数字滤波器,对收缩的均值图像进行滤波后,可构造好的码书。实验证明,本方法码书不需外部训练,解码不需要迭代,可以改善重建图像的视觉质量,使压缩比和PSNR都有明显提高。     

变比特率均值匹配相关矢量量化图像编码算法

矢量量化(VQ)是一种有效的数据压缩技术。为找出与输入矢量最匹配的码字,传统的穷尽搜索矢量量化编码算法需要计算输入矢量与所有码字之间的失真测度。码书大小和矢量维数越大,穷尽搜索矢量量化编码的计算复杂度就越高。为了降低穷尽搜索矢量量化器的编码复杂度,本文提出了一种用于快速图像编码的均值匹配相关矢量量化器(MMCVQ)。在编码前,首先计算所有码字的均值,然后按照这些均值从小到大对码书进行排序。编码阶段,利用邻近图像块的高度相关性和当前输入矢量的均值共同确定相应的码字搜索范围。实验结果表明,当阈值大小为320时,与传统穷尽搜索矢量量化编码法相比,虽然MMCVQ算法的编码质量下降约0.3～0.4dB,但速度快14倍而且比特率下降0.1～0.2比特像素。     

一种基于小波变换与分类矢量量化的图像压缩算法

为了提高数字图像的压缩比率,提出了一种将小波变换与分类矢量量化相结合的图像压缩算法.该算法首先对图像进行小波分解,充分利用不同尺度小波系数的相关性,并对不同尺度的子图使用分类矢量,不同类使用不同大小的子码书.为了解决高维矢量在算法实现时效率较低的问题,采用非线性插值对构造好的码矢量进行降维.实验表明,该方法在提高图像压缩比的同时,降低了算法的时间复杂度,从而提高了算法的效率.     

基于小波变换及四元树矢量量化的图象数据压缩算法

小波变换在时域和频域具有良好的局部化性能,因而在图象压缩编码中得到广泛应用.矢量量化则因为其压缩比大,原理和算法相对简单,成为图象压缩的又一重要方法.采用小波变换与四元树矢量量化相结合对二维图象进行编码.结果表明,该方法可以获得较高的压缩比及PSNR.     

改进的自组织特征映射算法及其在图像矢量量化中的应用

从自组织特征映射算法的基本思想出发，通过研究ＳＯＦＭ算法在设计矢量是一化码忆上时存在的问题。对其进行了改进，计算机模拟实验的结果表明，改进后的ＳＯＦＭ算法有效地改善了图像编码质量，同时大幅度降低了码书的训练时间，算法简单，易于硬件实现。     

一种基于小波和低复杂度矢量量化的视频编码算法

提出一种新的基于小波和低复杂度矢量量化的视频编码算法。利用子带间的相关性,通过同方向跨带矢量中部分低频系统分量间失真的计算代替整个失真的计算,将矢量量化器的计算复杂度降低了７６‰;通过最低频子图像的运动矢量去预测蓁子图像的位移矢量,极大地降低了运动补偿的复杂度。     

矢量量化的一种快速编码算法

矢量量化的计算量主要在于搜索最近的码字,这也是矢量量化实用化的障碍。作者在该文中提出了一种不增加量化噪声快速编码算人实验结果表明,所提出的快速编码算法相对于穷尽搜索算法只需增加较小存储量,就将使小算时间可大大降低。     

一种简单的基于矢量量化的方块编码方案

通过对矢量量化优缺点的分析，提出了一种简单的基于矢量量化的方块编码方案，首先经过预实验确定方块分割方法，然后抽取各方块的均值进行标量量化，再对方块中剩余的值进行矢量量化，实验表明此方案的效果很好，而且它的算法简单，易于硬件实现。     

矢量量化的渐进构造模糊聚类算法

为了设计最优码书,提出了一种新的渐进构造模糊聚类（ＰＣＦＣ）算法,并将其应用到图像的矢量量化中．通过与其他矢量量化算法（如ＬＢＧ和ＦＣＭ）的比较,证明该算法不论在生成码书的质量还是在计算速度上都具有很强的优势．这种模糊矢量量化算法为进一步改善图像压缩的矢量量化性能提供了新途径     

数据压缩字典与快速图像分形映射压缩算法

针对分形编码压缩时间太长、以至于该算法很难达到实用的缺点,提出了对图像进行分级预处理,即根据被压缩图像的实际情况建立一个数据压缩字典,使得被压缩图像的匹配块仅在数据压缩字典指定的块中进行,从而大大减少图像压缩过程中的搜索范围和压缩时间·此外,给出了建立数据压缩字典的理论基础,并根据此思想给出了一个新的实现分形编码算法·实验表明,在提高压缩比的同时,运算时间也大大缩短