基于分形图像压缩算法地研究

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1、重庆人学硕+学位论文中文摘要摘要在图像压缩编码领域，分形图像压缩以其新颖的思想、高压缩比、分辨率无关性和快速解码等优点受到广泛关注。虽然分形图像自动编码和解码不断改进，但仍然不够成熟，产生的压缩比不够高，编码速度不够快，压缩效果还不十分理想，在当前图像压缩编码中还未能占据主导地位。因此提高编码速度，对分形图像压缩具有重要的现实意义和广阔的发展前景。本文讨论了分形图像压缩编码的基本原理，系统总结了目前的分形图像压缩算法，分析了基本分形图像压缩算法的优缺点。研究并编程实现了自适应四叉树分形图像压缩算法，通过设定不同的误差阈值，选取不同的标准图像实施压缩，测试了编码时间、图像压缩比以及峰值信噪比。

2、本文创新点是针对在基本分形图像压缩算法中，由于定义域块要进行一系列仿射变换，使得每一个值域块编码都要对匹配库中变换后的定义域块进行搜索，从而造成编码时间较长，不利于进行实时处理等问题，提出了一种基于菱形搜索算法的分形图像压缩编码。重点论述了算法中涉及到的菱形搜索算法、就近原则和误差匹配准则。在基于菱形搜索的分形图像压缩算法中，建立了算法的误差匹配公式，即误差判决准则，消除了尺度因子和补偿因子的影响。按照菱形搜索算法的大菱形模板和小菱形模板，利用匹配准则搜索最优匹配块；结合固定分块的分形图像压缩算法进行图像压缩，极大的减少搜索时间，很好的解决存在于分形图像压缩算法中的编码时间长的问题。通过对所

3、提算法分析，与固定分块的分形图像压缩编码相比，降低了编码复杂度：利用本文提出的算法，选取具有代表性的标准图像在相同误差阈值下进行压缩，实验结果表明该算法在特定的误差阂值下，保证了图像的质量，对减少搜索时间，加快编码速度方面，比自适应四叉树分形图像压缩算法具有一定的优势。关键词：图像压缩，分形理论，拼贴定理，菱形搜索ABSTRACTIntheimagecompressionfield，fractalimagecodingisoneofthene、vcodingmethods·Fractalimagecodinghasbeenpaidgreatattentionbecauseofitsnovel

4、tⅥhighcOmpresslonrate，resolutionindependenceandrapiddecoding．Fractalimagecodingalldencodinghasbeendeveloped，howeveritspotentialityhasnotbeenexcavatedout．ItscompressmnISnotperfectbecausethecompressionratioisalittlelow柚dmetimeofcodingislong．Therefore，enhancingthecodingspeedoffractalimagecompressionha

5、simportantrealisticsignificanceandbrightprospect．Thepaperdiscussedthefractalimagecompressionofthebasicprinciples．analyzedtheexistingfractalimagecompressionalgorithmsystelllatically锄dnleadVantagesanddisadvantagesofthebasicfractalimagecompressionalgorithm．ThentheemphasisWasprogrammingfortheadaptivequ

6、adtreefractalimagecompressionalgorimm·Throughsettingdifferenterrorthreshold，ittestedtheencodingtime，imagecompreSSlOnratioandthepeakvaluesignal·to—noiseratioaftercompressedtheselectionofdifferentimage．Inthebasictheoriesoffractalcompression，thedomainblockmustca】瞪voutasenesofaffinetransformationandeac

7、hrangeblockcodingmustmatchmen．觚sfo珊eddomainblockfromlibrary．Thisleadstotheencodingtimeisnotgoodtodealwithreal—time·Tosolvethequestion，adiamond．basedsearchalgorithmfor位屺talimagecompressloncodingWasadopted．An