基于新特征和分形理论的快速分形图像压缩编码

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1、单位代码：10293密级：硕士学位论文论文题目：基于新特征和分形理论的快速分形图像压缩编码学号1014081704姓名张璟导师张爱华学科专业应用数学研究方向非线性分析及其应用申请学位类别理学硕士论文提交日期二〇一七年四月万方数据ImagecompressioncodingalgorithmbasedoneigenvaluesandfractaltheoryThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofScience

2、ByZhangJingSupervisor:Prof.ZhangAihuaApril2017万方数据南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。研究生学号：_________

3、____研究生签名：_____________日期：____________南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档；允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。研究生签名：____________导师签名：____________日期：_________

4、____万方数据摘要分形几何作为有力的数学新型工具，可以较好地完成对不规则图形的描画，使得其成为图像压缩编码方法的可选方向之一。然而，分形图像编码需要花费较长时间来搜索匹配块，且由于编码过程中会产生方块效应而影响到图像清晰度，所以，在保证图像质量不降低的前提下，提高图像编码速度成为本文需要讨论研究的课题。具体工作如下：首先，在特征向量法以及基本分形算法的基础上，提出一种新的子块特征表示方法（双交叉和特征）来定义规范块，再通过新特征对码本块进行排序，利用从赋序码本中找到的最佳匹配块进行匹配搜索。提出基于双交叉和的快速分形图像编码算法，由

5、实验结果可得，该算法可在不影响图像质量的同时，可有效提高编码速度与相似度。其次，通过对于每个子块采用一种新的极差特征表示，并结合自适应搜索方法来搜索出最佳匹配块，给出了可行性分析，提出基于极差特征与自适应搜索相结合的分形图像压缩算法，通过对比实验证明，该算法在兼顾到重建图像质量和图像压缩编码耗时的问题上表现优良。最后，在叉迹特征算法以及最小均方误差与叉迹不等式的基础上，提出了一种间隔叉迹作为新特征的算法，分析其可行性，并进行仿真实验，实验结果表明，相对于一般叉迹特征，该算法对图像处理时间更少，而且重构图像质量也有保证。关键词:分形图像

6、压缩，子块特征，双交叉和，极差，间隔叉迹I万方数据AbstractAsapowerfultoolofnewmathematics,fractalgeometrycancompletetheirregulargraphicsdepicting,andmakeitbecomeoneofthedirectionsoftheimagecompressioncoding.However,fractalimageencodingtakesalongtimetosearchforamatchingblock,andtheencodingproces

7、scanproducetheblockingeffectandaffecttheclarityofimages.So,underthepreconditionofensuringtheimagequalityisnotreduced,improvingtheimageencodingspeedhasbecometheresearchtopictobediscussed.Specificactivitiesincludethefollowing:Firstly,basedonthebasiceigenvectormethodandfra

8、ctalalgorithm,anewsub-blockfeaturerepresentationmethod(sumofdoublecrosseigenvalues)isproposedtodefinethenormbl