本文選題：分形圖像壓縮　切入點：子塊特征　出處：《南京郵電大學》2017年碩士論文

【摘要】：分形幾何作為有力的數(shù)學新型工具,可以較好地完成對不規(guī)則圖形的描畫,使得其成為圖像壓縮編碼方法的可選方向之一。然而,分形圖像編碼需要花費較長時間來搜索匹配塊,且由于編碼過程中會產生方塊效應而影響到圖像清晰度,所以,在保證圖像質量不降低的前提下,提高圖像編碼速度成為本文需要討論研究的課題。具體工作如下:首先,在特征向量法以及基本分形算法的基礎上,提出一種新的子塊特征表示方法(雙交叉和特征)來定義規(guī)范塊,再通過新特征對碼本塊進行排序,利用從賦序碼本中找到的最佳匹配塊進行匹配搜索。提出基于雙交叉和的快速分形圖像編碼算法,由實驗結果可得,該算法可在不影響圖像質量的同時,可有效提高編碼速度與相似度。其次,通過對于每個子塊采用一種新的極差特征表示,并結合自適應搜索方法來搜索出最佳匹配塊,給出了可行性分析,提出基于極差特征與自適應搜索相結合的分形圖像壓縮算法,通過對比實驗證明,該算法在兼顧到重建圖像質量和圖像壓縮編碼耗時的問題上表現(xiàn)優(yōu)良。最后,在叉跡特征算法以及最小均方誤差與叉跡不等式的基礎上,提出了一種間隔叉跡作為新特征的算法,分析其可行性,并進行仿真實驗,實驗結果表明,相對于一般叉跡特征,該算法對圖像處理時間更少,而且重構圖像質量也有保證。
[Abstract]:The mathematical model of fractal geometry as a powerful tool, can complete the irregular graphics drawing, making it become one of the directions of the image compression encoding method is optional. However, fractal image encoding takes a long time to search for a matching block, and the encoding process can produce the blocking effect and affect the clarity of the image. So, in the premise of guaranteeing the image quality is not reduced, improving the image encoding speed become the research topic to discuss in this paper. The specific work is as follows: firstly, based on the eigenvector method and basic fractal algorithm, proposes a new block feature representation method (double cross and features) to define the standard block, and through new features on this piece of code is sorted by find from the prefaces of codebook in the best matching block matching search. Proposed a fast fractal image coding algorithm and double crossover based on real Experimental results, this algorithm can not affect the image quality at the same time, can effectively improve the encoding speed and similarity. Secondly, for each sub block by using a new range of feature representation, and combined with the adaptive search method to search the best matching block, feasibility analysis is given, the fractal image compression algorithm the range and characteristics of adaptive based on the combination of the results of experiment show that the algorithm in both encoding and time-consuming problem to rebuild the image quality and image compression performance. Finally, the characteristics of the cross trace algorithm and based on minimum mean square error and cross trace inequality, proposes a new feature as cross trace interval the algorithm, analyzed its feasibility, and carries on the simulation experiment, the experimental results show that, compared with the general characteristics of the cross trace, algorithm of image processing in less time, but also ensure the reconstructed image quality.

【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN919.81;O189

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本文編號：1709694