基于分形图像压缩技术的研究

论文摘要

近些年来,分形理论作为新兴的数学理论正在快速地发展。以它为理论基础的分形图像压缩编码技术,由于具有高压缩比,压缩图像与图像分辨率无关和解码时间快速等方面的优点,越来越受到研究人员的青睐。传统的分形压缩技术是将图像分成大小不同的父块和子块,将子块进行不同的仿射变换后,在整个区域内搜索匹配出最合适的父块。由于子块一般要有8种变换,所以在匹配的过程中会消耗大量的时间,编码时间多长这一缺点直接阻碍该技术向高效率发展的速度。本文是基于研究分形压缩技术为目的,在详细的介绍了分形理论和分形压缩编码的思路以后,有针对性地学习了小波变换在图像压缩方面的应用,将两者的优点结合起来,提出了混合编码的改进算法。这样在很大程度上减少了图像编码的时间,提高了压缩效率。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 图像压缩技术的发展与现状
• 1.3 本文的研究内容
• 第二章 图像压缩技术
• 2.1 图像压缩的概述
• 2.2 图像压缩方法的性能评价
• 2.3 常见的图像压缩编码方法
• 2.4 小波变换
• 2.5 本章小结
• 第三章 分形学和分形图像压缩编码的研究
• 3.1 分形学的概述
• 3.2 分形图像压缩的理论基础
• 3.3 局部迭代函数系统（LIFS）
• 3.4 分形图像压缩的思路
• 3.5 本章小结
• 第四章 分形图像压缩编码算法与实现
• 4.1 分形算法设计的思路
• 4.2 基于LIFS编码算法的实现
• 4.3 基于四叉树的分形图像压缩算法的改进
• 4.4 基于混合编码的改进算法
• 4.5 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 论文的主要工作
• 5.2 论文的展望
• 参考文献
• 致谢