基于区域分类的分形图像编码算法研究
在各种多媒体服务和数字通信等应用领域，图像编码是至关重要的技术之一。上世纪90年代，分形图像编码作为一种全新压缩编码方法开始兴起，它的整体理论是建立在图像自相似基础之上的。由于大量的自相似几何形状存在于自然界中，因此，在压缩过程中不仅要考虑到图像中局部与整体之间的相似性，更要考虑局部与局部之间的相似性，因此就处理对象为自然图像的压缩情况来讲，分形编码技术将有很广的适应范围。随着计算机技术的发展，虽然图像的分形编码技术在不断改进，但其结果仍然不够理想，离实用化还有相当的一段距离。目前，分形编码的不足之处还有：解码图像的效果还不够理想，编码速度还有待于提高，产生的压缩比还没有达到理论上的水准。但我们通过理论分析知道，编码速度慢是分形编码不能走向实用化的最大障碍，但也是可以优化的，分形图像编码的潜在优势还有很大的上升空间。
本文的研究工作主要如下：
(1)详细分析了分形编码的编码和解码算法的实现过程，在编码实现的基础上，通过实验验证了子块分割大小和父块等距变换次数两大因素对分形编码性能的影响。
(2)详细分析了人类视觉系统的相关特性以及视觉特性与图像纹理的相关性，并进一步探讨了将视觉特性应用于图像编码的改进方案。
(3)分析出了利用图像区域分类来实现在保证图像主观质量的前提下，提高分形编码时间性能的方案。重点提出了综合考虑各种视觉影响因素来进行图像区域分类的方法，按照本文的改进算法思路，能很好的将图像分割的子块划分为平滑区域、纹理区域和边缘区域三类。
通过最终的实验结果，验证了本文分析出的从图像质量和编码时间方面改进分形编码的新方案的有效性。改进是通过使用适应码本缩减策略实现的，即从人眼视觉特征出发,在保证图像质量的情况下，减少匹配码本数量，与对应的全搜索分形算法比较，在解码图像主客观质量没有明显下降的前提下，编码时间大大减少。
分形图像编码;迭代函数系统;人类视觉系统;粗糙度;区域分类
西华大学
硕士
计算机应用技术
罗晓晖
2011
中文
TN919.81;O415.5
60
2011-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）