基于分形的圖像壓縮算法的研究.pdf

1、該文的工作主要是以分塊迭代函數(shù)系統(tǒng)為基礎(chǔ),對(duì)分形(Fractal)的圖像壓縮編碼方面的研究重點(diǎn)是靜態(tài)灰度圖像編/解碼、圖像分性特征理解和控制機(jī)制研究,評(píng)價(jià)其能力,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)編碼算法比較實(shí)驗(yàn)平臺(tái),為多媒體應(yīng)用提供有力工具.主要內(nèi)容為:系統(tǒng)研究基于迭代函數(shù)系統(tǒng)的分形圖像壓縮方法、分析和實(shí)驗(yàn).建立以不動(dòng)點(diǎn)理論和內(nèi)積空間理論為基礎(chǔ)的分形圖像編碼模型,較深刻發(fā)掘分形編碼機(jī)理和能力.該文首次提出利用基于分形維數(shù)紋理集合的導(dǎo)出值BDP(Box Dim

2、ension Prints)定義的圖像特征分類,計(jì)算復(fù)雜度低,有力地刻畫(huà)圖像集合復(fù)雜度和幾何方向,符合人眼視覺(jué)系統(tǒng)(Human Visual System),優(yōu)于僅用分形維數(shù)作為對(duì)圖像集合復(fù)雜度的刻畫(huà)方式,在分形編碼定義域子塊與值域子塊圖像間相似度匹配中得到應(yīng)用,結(jié)合四叉樹(shù)白適應(yīng)分塊策略實(shí)現(xiàn)了一種新的自適應(yīng)圖像分形壓縮算法,從分類和特征空間兩個(gè)角度,詳細(xì)對(duì)比8種分形圖像壓縮加速算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:特征矢量空間方式更加靈活、時(shí)間花費(fèi)更少,