基于分形的图像编码技术研究

论文摘要

对大量图像数据信息进行高效的存储和传输是当今信息时代所面临的重要问题。由于图像压缩的必要性和可能性,图像压缩编码研究成为一个越来越活跃的领域。分形图像编码自产生之日起就以其新颖的思想、高压缩比、与分辨率无关和快速解码等优点而广受世人的瞩目。为此,本文在研究图像的自相似性、加速分形编码和解码方面做了以下研究工作:1.通过对图像自相关模型的研究,推导了判断图像自相似性的公式并定义一个自相似系数,利用该自相似系数表征图像的自相似性,实验表明自相似系数越大,图像的分形压缩编码后效果越好。2.针对目前许多分形编码加速方法或者以牺牲解码图像质量为代价,或者加速不明显地情况,提出了进一步提高解码图像质量和编码速度的方案:将自相似系数与聚类算法相结合,采用均值-方差作为初始聚类中心的参考值,然后以自相似系数作为参考分类,在类中采用自相似系数排序,减少搜索匹配的时间;并对分形编码算法中的仿射变换进行了优化,减小搜索空间,实验表明本方法在不降低重建图像质量的同时,加快了分形编码的速度。3.利用分形图像中分辨率与尺度无关的特性,改进了映射解码算法,实现了利用映射结合迭代均值域块的解码算法,并实验验证了该算法不仅提高图像的解码质量,而且缩短了解码时间。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 图像压缩/编码
• 1.1.1 图像压缩编码原理
• 1.1.2 图像压缩编码的分类
• 1.1.3 图像压缩的评价
• 1.2 分形编码研究现状
• 1.3 论文结构安排
• 第二章 分形图像编码的基本原理
• 2.1 分形概述
• 2.1.1 分形起源
• 2.1.2 分形发展
• 2.2 分形的数学基础
• 2.2.1 分维
• 2.2.2 度量空间
• 2.2.3 函数迭代系统（IFS）
• 2.3 分形图像编码的原理
• 2.4 本章小结
• 第三章 分形图像中的自相似性研究
• 3.1 分形图像压缩方法
• 3.2 自相似性研究
• 3.2.1 基于自相关模型的自相似系数
• 3.2.2 自相似系数实验及分析
• 3.2.3 结构相似度--SSIM
• 3.2.4 结构自相似系数实验分析
• 3.3 本章小结
• 第四章 分形图像算法优化研究
• 4.1 分形编码算法优化
• 4.1.1 仿射变换缩减实验及分析
• 4.1.2 聚类分析改进实验及分析
• 4.1.3 基于自相似系数的K-均值聚类分析实验及分析
• 4.2 分形解码算法优化
• 4.2.1 改进的映射结合迭代均值域块的解码算法
• 4.2.2 多分辨率解码算法
• 4.3 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间的主要研究成果