一种基于分形编码的图像分割算法

本文提出了一种新的基于分形编码的图像分割算法,其工作原理和实现方法与现有的基于分形编码的图像分割方法完全不同。新算法利用不同尺度间图像块的自相似性,根据编码的结果为不同像素之间定义生成关系,通过选择合适的误差度量使满足生成关系的各像素灰度值足够接近。同时用生成关系导出相似关系,并把图像分割问题转化为求解像素相似关系的等价类问题。在实现中通过求解相似关系关系图的连通分量来求解相似关系的等价类。实验结果表明本文算法可较有效地分割图像,为基于分形编码的图像分割体系提供了新的方法。     

一种基于GVF各向异性扩散模型的图像放大算法

 提出了一种基于梯度向量流各向异性扩散模型的图像放大方法.首先低分辨率图像插值放大作为高分辨率图像的初始估计,然后利用基于GVF的平均曲率扩散模型和高斯移动平均低分辨率模型约束进行迭代复原.GVF是一种有旋场,作为外力场用来描述图像的边缘特征,能够将初始图像中斜向边缘锯齿效应表示为流线型.采用GVF外力场约束平均曲率扩散过程,能够有效去除边缘锯齿现象并保持纹理结构.高斯移动平均模型提供了图像数据保真度约束,使结果更接近理想图像.实验结果表明,本文算法能够有效提高放大图像的主观视觉质量和客观PSNR.     

一种基于非线性扩散的图像放大算法

针对传统图像放大处理过程中基于线性插值方法通常导致边缘模糊问题,分析了Tikhonov模型、全变差模型和高阶偏微分模型在图像处理中的优缺点,提出了一种全变差和高阶偏微分模型自适应结合的图像放大模型及推导算法。该模型对图像非平滑区域采用全变差模型处理,而平滑区域则采用高阶偏微分模型处理,最终新插入的图像点象素值由该点邻域象素自适应地各向异性加权得到,在保持图像边缘锐度的同时有效克服了平滑区域的阶梯效应。4种模型的实验比较验证了本文算法的有效性。     

基于分形的图像修复算法

 图像修复是目前图像处理领域中的一个研究热点,对于较大孔洞的修复一直是个难点问题,已有算法都未能很好地解决.本文基于分形相关理论,提出了一种新的修复算法,很好地利用了图像的整体信息.论述了分形维数和分形编码序列块大小之间的关系,提出多尺度的分形编码及重构的修复方法.为了强化图像细节信息,进行了分形局部迭代.为了提高图像修复的质量,将图像进行了分形放大,再进行分形插值修复.从实验结果可以看出,新方法取得了较好的修补效果,尤其是对纹理图像和有较大孔洞的图像效果更好.     

基于图像活动性的序列图像分形编码方法

介绍了分形的概念以及分形压缩的主要思想;阐述了传统的分形图像压缩编码的基本原理与实现方法;提出了一种基于图像活动性序列图像分形编码方法。该方法首先由相邻帧之间的预测差值来判断当前编码块的活动性,然后根据图像的活动性,对不同特性的块采用不同的分形编码策略,最后对编码后得到的迭代函数系统（IFS）码进行可变长度编码（VLC）,以获得更高的压缩比。     

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。     

分形仿射变换框架下引入两类约束的图像修补算法

为了得到更好的图像修补结果,提出了一种在分形仿射变换框架下引入两类约束的图像修补算法。分形仿射变换包含几何、同构和亮度3种变换。首先,对选取的定义域块进行前两种分形仿射变换,利用所得的数据块构造码本,并将其作为新的搜索匹配范围。其次,采用改进的双边滤波器,抽取待修补图像的细节图,继而构造权值图。然后,在亮度变换过程中,为待修复块与码本块之间的误差能量函数引入两类约束条件,并通过最小化约束能量函数,导出新的亮度变换参数。引入的两类约束,一是待修复块与码本块在已知像素点上的加权一致性约束,权重为从权值图上获取的权值块;二是待修复块的邻域块与码本块在丢失像素点上的相似性约束。最后,采用约束能量最小的估计块来填补待修复块。实验结果表明,与已有的同类算法相比,本文方法能更好地保留结构特征的连续性,新填充区域与源区域过渡更加自然,修补结果的主观质量和客观评价指标都得到了显著提高。     

基于分形的图像修复算法

基于纹理合成的图像修复方法通过在图像中搜索合适的背景块填充修复区域,但在搜索过程中可能由于缺乏合适的匹配块造成误匹配,影响修复效果。提出一种基于分形思想的搜索方法,在搜索匹配块时,不仅仅将候选块与边界块比较,而且将候选块进行仿射变换后的结果与边界块进行比较。为提高搜索速度,在搜索前对图像进行分割,以减小解空间。实验表明该算法在视觉效果和速度方面达到了良好的平衡。     

一种基于区域映射和领域扩展的快速图像放大算法

本文提出一种面向低成本嵌入式应用的快速图像在线放大算法。通过将原始图像划分为区域子图,利用查表映射法将其逐一放大形成新区域子图,进而合成放大后的目标图像。本文以双立方插值为基准动态构建放大表,进一步提出了一种根据领域扩展信息计算可变像素放大表的改进映射方法,有效解决了区域间连接不连续、平滑度低缺陷。实验结果显示,本算法与双立方插值法效果相当,但时间损耗仅为其23%,且对图像实时放大无视觉时滞,具有良好的实际应用价值。     

一种基于细化边缘的图像放大方法

为了解决图像放大过程中边缘模糊及运算量大的问题,采用一种基于细化后的图像边缘进行插值处理的图像放大方法.首先对初步提取出的边缘进行细化,获取边缘的较准确位置;然后根据被插值点邻域内边缘点和非边缘点的数量和位置关系进行不同的插值处理.实验表明该方法得到的放大图像有较好的视觉效果,无明显锯齿现象,且处理算法简单,易于实现.     

基于区域的分形图像编码

本文在分形方块图像编码的基础上，提出了一种区域分形编码方法。以提高压缩比，缩短编码时间。实验结果表明，在信噪比略有下降的情况下，压缩比几乎提高一倍，编码时间大为缩短     

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.     

基于近距自相似模型的分形图像编码方法

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     

基于子域对角和的快速分形图像编码算法

为了改进分形图像压缩编码过程耗时过长而影响实用的问题,新定义了子域对角和来描述图像块的特征.算法把码本按照子域对角和特征的大小排序,对每个待编码的Range块,仅在赋序码本中找到与Range块的子域对角和的数值最接近的Domain块,并在此Domain块的邻域内搜索最佳匹配块.实验结果表明,在保证解码图像质量的前提下,该算法较快地提高了编码速度.     

广义收敛的分形图像压缩编码

本文讨论了分形图像压缩的收敛性问题,给出了严格收敛和广义收敛的概念,提出了广义收敛的分形图像压缩编码方法(GC-FICC).实验证明,应用本文方法,可以在保证同样压缩比前提下,提高重建图像质量.     

基于提升小波变换的快速分形图像编码

介绍了分形理论和提升小波变换理论,提出提升小波变换结合快速分形编码的混合编码方法。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,图像编码时间和压缩比方面均有良好的效果。     

基于ENO插值方法在图像放大中的应用研究

图像放大技术的主要难点在于如何使放大后的图像尽可能保持原始图像的清晰度。传统的内插法存在一定的缺陷。提出了基于小波变换的ENO插值图像放大方法,对插值后的图像做小波变换,对于高频系数进行修正,经过重构保持放大图像的清晰度。实验结果表明,用该方法与传统的图像放大方法相比,获得的放大图像的纹理特征和图像的边缘得到明显增强,并能提高插值图像的清晰度。     

分形学与图像压缩编码

介绍分形学的产生意义和作用，提出分形物体的数学模型，讨论分形技术应用于图像压缩编码中的迭代收缩变换算法。     

基于小波变换的快速分形图像编码

分形图像压缩编码方法以其高压缩比的潜在性能而在近年来倍受重视,但是分形方法还存在着一些问题亟待解决。本文所提出的基于小波变换的分形压缩方法不仅弥补了分形方法编码时间过长的缺点,而且还使分形方法高压缩比的优点,得以进一步发挥。