基于Gabor和分形理论的高速图像压缩算法的研究与实现

摘要

随着数字设备和计算机工业的高速发展，数字图像成为人们生活中信息交流的重要媒介。但是，由于数字图像的数据量非常庞大，实际应用时往往需要对它进行有效的压缩处理。分形图像压缩是一种基于图像的自相似性对数字图像进行压缩的算法。但是，传统的分形压缩算法计算量较大，编码时间较长，算法实时性较差。因此，如何有效地降低分形压缩算法的运行时间，同时保证解码图像具有较好的视觉效果，是分形图像压缩算法领域的一个十分重要的研究方向。
　　本文在对大量国内外数字图像压缩算法研究的基础上，针对医学腹部CT图像和一般静态数字图像分别提出了基于Fraetal-SPIHT-WT和Huffman的医学图像感兴趣区域压缩算法和基于Gabor变换和分形理论的高速图像压缩算法。一方面，满足了医学图像对局部感兴趣区域无失真的要求，同时降低了图像的数据量和算法的压缩时间;另一方面，对于一般数字图像，在人眼视觉可以接受的范围内，尽可能地加速分形压缩的运行时间，降低算法的复杂度。在感兴趣区域提取的过程中，针对腹部CT图像结构的特点和传统的基于马尔科夫随机场算法的不足，本文提出了一种基于肋骨拟合的图像预处理算法，并将其应用于小波域的马尔科夫随机场模型中。
　　通过与传统的图像压缩算法进行比较验证了本文算法的有效性，实验结果表明，本文算法能够在加快分形压缩速度的同时，较好的保证重建图像的视觉效果，算法具有较好的鲁棒性。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 图像压缩技术的研究现状

1．3 本文的主要工作

1．4 论文的组织结构

第2章 相关技术介绍

2．1 分形压缩的理论基础

2．1．1 不动点定理

2．1．2 迭代函数系统

2．1．3 拼贴图定理

2．2 JPEG压缩

2．3 小波变换理论

2．3．1 小波变换定义

2．3．2 二维图像的多分辨率分析

2．4 基于MRF的图像分割的基本理论

2．4．1 常用的建模模型

2．4．2 常用的随机场参数估计算法和分割准则

2．5 基于分形理论的图像压缩算法

2．5．1 Jacquin的分形块图像压缩

2．5．2 Fisher的加速算法

2．5．3 Saupe的加速算法

2．5．4 Polvere的加速算法

2．6 图像压缩算法的评价标准

2．6．1 主观评价算法

2．6．2 客观评价算法

2．7 本章小结

第3章 基于混合分形模型的图像ROI压缩算法

3．1 引言

3．2 基于改进的MRF算法的ROI提取

3．2．1 改进的MRF算法

3．2．2 ROI提取实验结果与分析

3．3 基于Fractal-SPIHT-WT和Huffman的医学图像压缩算法

3．3．1 基于Huffman的图像感兴趣区域压缩

3．3．2 改进的SPIHT的图像压缩算法

3．3．3 基于Fractal-SPIHT-WT的图像压缩算法

3．3．4 实验结果与分析

3．4 本章小结

第4章 基于Gabor和分形理论的高速图像压缩算法

4．1 引言

4．2 候选块池的生成

4．2．1 八种等距变换的简化

4．2．2 候选块池中异常值的剔除算法

4．3 基于Gabor和分形理论的图像压缩算法

4．3．1 基于Gabor变换的纹理特征提取

4．3．2 基于PDS算法的均方误差计算

4．3．3 基于Gabor和分形理论的图像压缩算法

4．3．4 实验结果与分析

4．4 本章小结

第5章 总结与展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表论文情况