分形圖像壓縮根據(jù)圖像特有的自相似性,利用壓縮仿射變換消除圖像數(shù)據(jù)冗余度,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)圖像壓縮,實(shí)現(xiàn)較高的壓縮比。然而,分形圖像壓縮編碼具有計(jì)算復(fù)雜度高、運(yùn)行時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的致命缺點(diǎn),對(duì)于圖像信息量巨大的當(dāng)今社會(huì)來(lái)說(shuō)不具有實(shí)用性。為解決基本分形壓縮編碼耗時(shí)過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題,提出了子塊均點(diǎn)特征分形壓縮編碼算法,利用該算法將基本分形壓縮編碼的全搜索轉(zhuǎn)為局部搜索,限定搜索范圍,減少定義域塊的搜索,在客觀質(zhì)量稍作犧牲的基礎(chǔ)上加快了編碼速度。將所提算法分別與五點(diǎn)和特征算法、1-范數(shù)特征算法、歐式比特征算法以及雙交叉算法進(jìn)行比較,仿真結(jié)果表明,在時(shí)間稍遜的情況下,所提算法在客觀質(zhì)量（Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR）上更優(yōu)。 

【文章來(lái)源】：電訊技術(shù). 2019,59(03)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

基本算法和本文算法解碼圖像

點(diǎn)和算法1－范數(shù)算法歐式比雙交叉時(shí)間/s文中算法五點(diǎn)和算法1－范數(shù)算法歐式比雙交叉圖像Couple25．2225．0824．7924．5824．733．283．172．443．532．53圖像Peppers27．5427．2526．6826．7827．453．233．042．383．082．48圖像Bridge22．6722．5822．4122．3722．563．303．212．553．722．66圖像Lake23．7723．7023．5423．6723．733．173．072．473．332．60圖3本文算法、五點(diǎn)和算法、1－范數(shù)算法解碼圖像圖4本文算法、歐式比算法、雙交叉算法解碼圖像圖5本文算法解碼圖像從表1數(shù)據(jù)分析可知，本文算法PSNＲ值低于基本分形編碼算法，但是在編碼速度上，本文算法要明顯優(yōu)于基本分形編碼算法，主觀質(zhì)量SSIM值也很理想(SSIM=1時(shí)，圖像完全一致)。此外，從表2、表3數(shù)據(jù)分析可知，本文算法的PSNＲ值高于五點(diǎn)和特征算法、1－范數(shù)算法、歐式比算法和雙交叉算法，但是時(shí)間上本文算法要略慢，這正驗(yàn)證了文中引言部分的猜想。雖然如此，但本文算法依然是具有可行性的。同時(shí)，為了驗(yàn)證本文算法的一般性，分別選取了復(fù)雜度不一的4幅圖像，分別與其他四種算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行比較，從表4數(shù)據(jù)可知，本文算法的PSNＲ值高于其他四種算法不是偶然的。4結(jié)束語(yǔ)本文不僅從理論上證明了子塊均點(diǎn)特征算法的正確性，而且通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了編碼算法的實(shí)用性。文中引用的參數(shù)鄰域半徑k是可調(diào)節(jié)參數(shù)，可以根據(jù)不同的場(chǎng)合來(lái)適當(dāng)?shù)卣{(diào)節(jié)參數(shù)值，達(dá)到理想的圖·903·第59卷牛天嬋，張愛(ài)華，紀(jì)海峰:子塊均點(diǎn)特征分形快速圖像壓縮編碼第3期

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]基于改進(jìn)小波的圖像壓縮算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 劉宇,劉偉.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2017(10)
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本文編號(hào)：3237860