基于相关系数的快速分形图像编码方法

摘要

分形图像压缩是分形理论应用的一个重要领域.经典分形图像压缩方法的缺点在于编码时间过长,种种的改进算法都期望在压缩比、编码速度、图像还原质量等方面取得更好的性能指标.该文提出了一种基于相关系数的快速分形压缩编码方法,用全新的思路提出了加快分形压缩中编码速度的方法.分形编码中Range块需要搜索相似的Domain块,随之产生大量的匹配是编码速度慢的主要原因.而图像块的相关程度在一定的范围内可以粗略地判断它们之间的相似性,当相关程度非常高的情况下图像块应有很强的相似性,而相关程度差的图像块相似性就较差.在此基础上,一个基于相关系数的匹配判别式可以将大量与Range块无关的Domain块排除在匹配过程外,因此节省了大量的匹配计算时间,编码速度得到很大的提高.同时,由于参与匹配的Domain块和Range块具有很强的相似性,可以保证了较好的匹配结果,因此图像的还原质量只得到了保证.

目录

摘要

ABSTRACT

第一章 绪论

第二章 分形理论

2.1分形的定义和性质

2.2迭代函数系统(IFS)

2.2.1仿射变换

2.2.2迭代函数系统

2.2.3 IFS系统的计算机图形生成

2.3拼贴定理

2.4分形插值和图像压缩

2.5分形的应用领域

第三章 图像压缩编码方法

3.1图像压缩的基本原理

3.2无损压缩编码方法

3.2.1霍夫曼编码

3.2.2算术编码

3.2.3字典式编码

3.3有损图像压缩编码方法

3.3.1预测编码

3.3.2变换编码

3.4现代编码方法

3.4.1子带编码

3.4.2小波变换编码

3.4.3分形编码

3.4.4模型基图像编码

3.5静止图像压缩编码的JPEG标准

3.6图像还原质量的评价

第四章 分形图像压缩编码方法和改进算法

4.1 Jacquin的分形图像压缩方法

4.2改进算法

4.2.1四叉树方法

4.2.2 HV划分和三角形划分

4.2.3邻域搜索

4.2.4小波变换和分形结合算法

第五章 基于相关系数的快速分形编码方法

5.1变换系数的最佳量化位数

5.2相关系数与RANGE块和DOMAIN块的匹配

5.3相关系数与匹配判别式阈值的设置

5.4 P值的选取和实验结果

5.5进一步加快编码速度—搜索终止阈值TO

5.6基于相关系数的快速分形编码算法

5.7基于相关系数算法的应用——图像分块压缩法

第六章 总结与今后的工作展望

6.1总结

6.2今后的工作展望

参考文献：

致谢