数字图像分形压缩编码方法研究

论文摘要

数字图像信息的数据量非常大,更有效地压缩多媒体文件、实现高速的传输与存储成为了研究的关键与热点。分形图像压缩凭借理论新颖、压缩比高、解码快、解码图像可以达到任意分辨率、重建图像质量好等优势,受到相关学者的广泛关注,是一种发展前景广阔的压缩方法。本文简单介绍了图像压缩的基本理论；系统阐述了分形图像压缩的相关理论：迭代函数系统,不动点定理和拼贴定理；分析与仿真了经典的Jacquin编码方案。通过仿真发现,传统分形算法提高重构图像质量的前提是小尺寸的分块,这样增加了编码时间,使这种算法失去了时效性。根据上述算法的缺陷,本文又引入了四叉树的思想来实现分形压缩,用方差作为一致性划分准则,提出一种统计四叉树分形编码算法,使其编码时间缩短；方差描述图像表面灰度的平滑程度。图像中灰度波动较大,细节较丰富的部分,编码的时候应该划分成更小的R块,这样在解码时细节部分失真小；图像中较平滑的部分,可以划分成较大的R块,解码时不影响对图像的识别。这种四叉划分使分块更具灵活性,从而减少编码的值域块个数,减少计算量,加快编码时间。在四叉划分基础上,为了适应于实际应用的时效性,进一步加快编码速度,文章引入了小波图像处理技术,根据小波分解图像能量集中在低频段的特点,在小波低频域上进行分形编码,提出了基于统计特性的小波四叉树分形编码算法,通过几种算法的性能比较,发现这种分形压缩方法更加有效实用。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题的研究目的及意义
• 1.2 分形图像压缩的研究概况
• 1.3 本文的组织结构
• 第2章 图像压缩的基本理论
• 2.1 图像压缩的概述
• 2.1.1 图像压缩的必要性与可能性分析
• 2.1.2 图像编码压缩的理论基础
• 2.1.3 图像压缩的系统模型
• 2.1.4 图像编码压缩方法的分类
• 2.1.5 图像压缩技术的性能评价
• 2.2 典型的图像压缩技术
• 2.2.1 传统的图像压缩编码技术
• 2.2.2 新型的图像压缩编码技术
• 2.2.3 图像压缩国际标准的简介
• 2.3 本章小结
• 第3章 分形图像压缩的相关理论
• 3.1 分形理论的概述
• 3.1.1 分形理论的发展历程
• 3.1.2 分形的特征性定义及其分类
• 3.1.3 分形的自相似性与标度不变性
• 3.1.4 维数的简介
• 3.2 分形图像压缩的理论基础
• 3.2.1 豪斯道夫距离与分形空间
• 3.2.2 仿射变换
• 3.2.3 迭代函数系统
• 3.2.4 不动点（吸引子）定理
• 3.2.5 拼贴定理
• 3.3 IFS码的获取方法
• 3.4 IFS码构造分形的实现
• 3.4.1 确定性迭代算法
• 3.4.2 随机性迭代算法
• 3.5 本章小结
• 第4章 分形图像压缩的算法实现
• 4.1 局部函数迭代系统（LIFS）简介
• 4.2 利用LIFS的Jacquin编码方案实现
• 4.2.1 分形编码
• 4.2.2 分形解码
• 4.2.3 实验仿真
• 4.2.4 仿真结果分析
• 4.3 本章小结
• 第5章 基于统计特性的小波四叉树分形压缩算法
• 5.1 四叉树图像分割
• 5.2 统计四叉树分形压缩算法实现
• 5.2.1 统计四叉树图像分割原理
• 5.2.2 阈值的确定
• 5.2.3 算法实现
• 5.2.4 实验仿真
• 5.2.5 仿真结果分析
• 5.3 基于统计特性的小波四叉树分形压缩算法
• 5.3.1 小波变换的基本理论
• 5.3.2 算法原理
• 5.3.3 算法实现
• 5.3.4 实验仿真
• 5.3.5 仿真结果分析
• 5.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢
• 个人简历