基于Krawtchouk矩的自适应门限四叉树分形编码

摘要

编码时间过长是分形图像压缩存在的主要问题,同时固定匹配门限影响着编码效率.本文首次将Krawtchouk矩引入到自适应分形编码中,提出了基于Krawtchouk矩的自适应门限四叉树分形编码方法.该方法计算图像块的12个Krawtchouk矩不变量,将这些矩不变量构成特征向量,并用这样的特征向量取代Range块和Domain块的灰度值矩阵进行匹配计算.文中给出了实验结果,并与基于四叉树的自适应门限分形图像IFS压缩方法进行了比较.结果表明,本文方法不仅大幅度减少了编码时间,而且同时也能提高图像恢复质量.