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1、第38卷第7期计算机研究与发展Vol138,No.72001年7月JOURNALOFCOMPUTERRESEARCH&DEVELOPMENTJuly2001分形图像编码中的特征差值分类法陈毅松 金翔宇 孙正兴 张福炎(南京大学多媒体计算机技术研究所 南京 210093)(南京大学软件新技术国家重点实验室 南京 210093)(yschen@graphics.nju.edu.cn)摘 要 基于分形的图像编码方法具有高压缩比、分辨率无关性、快速解码等优越性质.编码时间过长是分形图像压缩的主要缺点之一,对定义域和值域
2、的分类匹配搜索能够有效地加速编码过程,是解决上述问题的重要手段之一.在简单介绍当前常用的分类算法的基础上,基于分形编码的收缩特性提出一种特征差值分类算法,该方法原理简单,实现方便,灵活性强,能够和多种其它算法相结合,有效地排除不符合收缩特性的“伪匹配”,快速找到最优的匹配,节约编码时间,且在解码图像质量上获得了非常好的效果.关键词 分形,图像编码,分类算法,特征差值中图法分类号 TP391.4AFEATUREDIFFERENCEALGORITHMINFRACTALIMAGECODINGCHENYi2Song,J
3、INXiang2Yu,SUNZheng2Xing,andZHANGFu2Yan(InstituteofMultimediaComputerTechnology,NanjingUniversity,Nanjing210093)(StateKeyLaboratoryforNovelSoftware,NanjingUniversity,Nanjing210093)AbstractFractalimagecompressionhasreceivedmuchattentionforitsdesirableproperti
4、eslikeresolutionindependence,fastdecodingandhighcompressionratio.Despitetheadvancesmade,thelongcomputingtimesintheencodingphasestillremainthemaindrawbackofthistechnique.Sofar,severalmethodshavebeenproposedinordertospeedupfractalimagecoding.Inthispaper,someco
5、mmonlyusedspeedupalgorithmsareintroducedbriefly,andanewalgorithmisputforward,whichusesnotationoffeaturedifferencebasedonthecontractioncharacteristicsoftransformationsinfractalimagecoding.Thealgorithmcanbesimplyrealizedincorporationwithmanyotherspeedupmethods
6、andefficientlyexcludepseudomatchedblocksinD2Rmatchingandsearchingprocess.Experimentalresultshowsthatthealgorithmnotonlyspeedupsthecodingprocessbutalsogreatlyimprovesthequalityofdecodedimage.Keywordsfractal,imagecoding,classification,featuredifference分形特征——自相
7、似性,通过对自相似冗余的消除[1～3]1 引 言达到压缩的目的.编码常采用局部迭代函数系统(PIFS)的方式,即将原图像G划分为子块Ri,且分形图像编码的关键在于寻找图像各局部块的满足原稿收到日期:2000204206;修改稿收到日期:2000210220本课题得到国家自然科学基金青年基金资助(69903006)©1995-2003TsinghuaTongfangOpticalDiscCo.,Ltd.Allrightsreserved.7期陈毅松等:分形图像编码中的特征差值分类法871m[3]Fisher方法
8、对给定矩形块的左上,右上,左Ri∩Rj=§,∪Ri=G.(1)i=1下,右下4个象限,分别进行灰度及方差的排序而实 对每一子块Ri,将其作为压缩映射Xi的值域,现分类.具体方法如下:定义域Di则根据相似性在原图上寻找,依据预先定对给定块的每一象限Ai,i=1,2,3,4,设该象限好的距离测度找到使Xi(Di)与Ri最逼近的映射Xi,的n个像素值分别为r1,r2,⋯,rn,计算以下两式
