基于分形與小波變換的圖像壓縮編碼算法研究.pdf

1、隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,對大量圖像數(shù)據(jù)信息進行高效的存儲和傳輸是當(dāng)今信息時代所面臨的重要問題。除硬件本身的改善外,研究高性能的圖像壓縮技術(shù)變得越來越重要。近20年來,分形幾何作為一個新興的數(shù)學(xué)分支,給我們提供了描述與研究紛繁復(fù)雜的自然現(xiàn)象的一個強有力的工具,它在圖像編碼領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用。分形編碼的圖像壓縮是利用圖像的自相似性及比例特性,通過消除圖像的幾何冗余度來實現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的壓縮;同時,小波變換的圖像壓縮編碼也因符合人類視覺特性的多尺

2、度多分辨率特性,使其成為當(dāng)今圖像壓縮領(lǐng)域三大主要發(fā)展方向之一。因而,分形和小波變換編碼在圖像處理領(lǐng)域都具有明顯的優(yōu)越性。近幾年,對分形編碼的各種改進算法不斷被提出,同時小波包,多小波以及提升小波等第二代小波的發(fā)展也為小波分析帶來了活力,為分形與小波變換兩種算法的結(jié)合提供了更廣闊的發(fā)展空間。
　　為此,本文在分析了基本分形編碼的圖像壓縮算法之后,提出了兩種改進的分形圖像壓縮編碼改進算法;然后分析了小波變換編碼的圖像壓縮算法,對分形編

3、碼和小波變換編碼兩者的有效結(jié)合進行了探討,提出了兩種新的改進算法。主要研究工作如下:
　　(1)對分形圖像壓縮編碼進行算法改進,提出兩種改進算法。其一,為減少分形圖像壓縮編碼的時間以及重構(gòu)圖像的塊效應(yīng),依據(jù)分類法和鄰域法各自的優(yōu)點,給出了一種分類與鄰域相結(jié)合的分形圖像壓縮編碼算法;其二,依據(jù)圖像自身的特點,提出縮減碼書的理論推導(dǎo),將圖像分成平坦塊和特征塊,僅對特征塊在縮減的碼書中搜索最佳匹配塊,給出了另一種基于圖像特征的分形圖像壓

4、縮算法。
　　(2)提出一種基于小波變換的分形圖像壓縮編碼算法。針對分形編碼與小波變換編碼的優(yōu)勢互補性,該算法對圖像經(jīng)過三級小波變換后,對二級子圖像和三級子圖像采用無搜索式分形編碼,即值域塊的分形碼由相應(yīng)固定位置的定義域塊進行匹配搜索編碼,小波系數(shù)的符號單獨編碼。解碼時,利用不同小波尺度之間的相關(guān)性,由二級子圖像的分形碼預(yù)測估計一級子圖像的分形碼;再由各尺度上的分形碼重構(gòu)各尺度的小波系數(shù);添加小波系數(shù)的符號后進行小波反變換即得解碼

5、圖像。
　　(3)提出基于小波包變換的分形圖像壓縮編碼算法。由于分形與小波變換結(jié)合的壓縮編碼算法對紋理較復(fù)雜圖像的壓縮質(zhì)量有待進一步提高,又由于小波包可對高頻部分作進一步分解,從而有效保證圖像質(zhì)量的完整性。故嘗試將分形編碼和小波包變換相結(jié)合對圖像進行壓縮編碼,從而推廣了基于小波變換的分形編碼算法。此算法首先將圖像進行小波包變換,對高頻部分采用基于小波變換的壓縮編碼,對低頻部分則進行分形壓縮編碼。
　　以上算法均通過仿真實驗證