基于分形維數(shù)和小波的圖像編碼.pdf

1、隨著網(wǎng)上通信、數(shù)字圖書(shū)館、遠(yuǎn)程醫(yī)療等計(jì)算機(jī)應(yīng)用的發(fā)展,圖像的存儲(chǔ)和傳輸成為了一個(gè)非常嚴(yán)峻的問(wèn)題,而能夠減少存儲(chǔ)量和加快傳輸效率的圖像壓縮技術(shù)因此變得越來(lái)越重要。目前,分形圖像編碼以其解碼快速及分辨率無(wú)關(guān)等特性正逐步顯現(xiàn)出它的優(yōu)越性。然而,過(guò)長(zhǎng)的編碼時(shí)間依然是阻礙其發(fā)展的主要原因。本文在深入研究當(dāng)前分形圖像編碼技術(shù)、并分析圖像經(jīng)小波變換后系數(shù)分布特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,結(jié)合分形維數(shù),提出基于分形維數(shù)和小波變換的圖像編碼方法,目的是在保證恢復(fù)圖像質(zhì)量

2、的條件下,提高分形圖像的編碼速度。在第一、二章,對(duì)圖像壓縮編碼的基本概念、基本理論及方法進(jìn)行了概述,接著闡述了分形編碼、小波變換編碼的數(shù)學(xué)原理、發(fā)展現(xiàn)狀,并重點(diǎn)分析了Jacquin的LIFS編碼方案。在第三章,首先詳細(xì)介紹了分形維數(shù)的定義及各種估計(jì)方法,并在此基礎(chǔ)上,結(jié)合小波變換的頻率特性,提出一種小波變換下的分形特征圖像編碼方法。該方法利用小波變換把圖像分解成不同分辨率的子頻帶,并依據(jù)各子頻帶的分形維數(shù)組成的特征向量對(duì)定義域塊進(jìn)行聚類

3、,每個(gè)值域塊的搜索匹配只在類內(nèi)進(jìn)行,從而提高了分形編碼的速度。在分形圖像編碼中,通常的定義域池包含定義域塊的數(shù)目非常大,而事實(shí)上,在巨大的定義域塊池中,只有很少一部分最終參與了編碼;另一方面,由于小波變換后能量集中在低頻部分的特性,使得低頻子帶包含著比相似圖像更多的原始信息。因此,在本文的第四章結(jié)合經(jīng)典四叉樹(shù)方法,提出一種基于分形維數(shù)的四叉樹(shù)方法。該方法以小波變換后低頻圖像代替相似圖像進(jìn)行定義域塊的采樣,同時(shí)利用分形維數(shù)剔除了定義域池中