基于小波變換的分形壓縮方法研究.pdf

1、圖像是人們生活中信息交流的最為重要的載體，也是蘊(yùn)涵信息量最大的媒體。眾所周知，數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)量非常龐大，必須經(jīng)過(guò)有效的壓縮，才能滿足數(shù)字圖像的高速傳輸和存儲(chǔ)。所以圖像壓縮作為通信及多媒體領(lǐng)域中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)于信息技術(shù)的發(fā)展具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義和廣闊的發(fā)展前景。 近年來(lái)，隨著許多新理論、新方法的不斷涌現(xiàn)，出現(xiàn)了一大批新的圖像壓縮編碼方法。 分形圖像壓縮算法是熱點(diǎn)之一。分形編碼是在Mandelbrot分形幾何理論的基礎(chǔ)上發(fā)

2、展起來(lái)的一種編碼方法。其關(guān)鍵在于尋找圖像的IFS(迭代函數(shù)系統(tǒng))，利用它來(lái)達(dá)到壓縮圖像的目的。分形壓縮的本質(zhì)是由于圖像中存在高度的仿射冗余度，即圖像中包含有許多自我參考物。它有許多部分是自相似的，經(jīng)過(guò)適當(dāng)變換，各區(qū)域可以互相表達(dá)。分形圖像壓縮技術(shù)的核心是拼接定理。 基于小波分析的壓縮算法在靜態(tài)和動(dòng)態(tài)圖像壓縮領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用，并且已經(jīng)成為某些圖像壓縮國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)(如JPEG2000)的重要環(huán)節(jié)。小波變換用于圖像編碼的基本思想就是把圖

3、像進(jìn)行多分辨率分解，分解成不同空間、不同頻率的子圖像，然后再對(duì)子圖像進(jìn)行系數(shù)編碼。系數(shù)編碼是小波變換用于壓縮的核心，壓縮的實(shí)質(zhì)是對(duì)系數(shù)的量化壓縮。根據(jù)Mallat的塔式分解算法，圖像經(jīng)過(guò)小波變換后被分割成四個(gè)頻帶：水平、垂直、對(duì)角線和低頻，低頻部分還可以繼續(xù)分解。然而，采用何種策略對(duì)小波變換后的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理仍是圖像壓縮領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。 本文研究的重點(diǎn)是圖像小波分解后分形壓縮編碼方法?；趯?duì)傳統(tǒng)的小波域分形方法的分析，本文提出

4、了一種改進(jìn)的壓縮方案，即分步采用智能螺旋搜索法(IHSM)和同位元素對(duì)應(yīng)法(EEPM)相結(jié)合的方法對(duì)原有方案進(jìn)行改進(jìn)。智能螺旋搜索法的提出是將空間域圖像的局部自相似特性嘗試用于小波域的分析，打破了傳統(tǒng)的搜索方法，將分形方法概念進(jìn)一步延伸。同位元素對(duì)應(yīng)法則是利用了圖像小波分解后的子帶相似性，用低頻塊的分形碼經(jīng)過(guò)運(yùn)算對(duì)比來(lái)代替高頻塊的分形碼，既減少了運(yùn)算時(shí)間，又提高了圖像的壓縮比，使圖像小波分解的優(yōu)勢(shì)得到了較大限度的發(fā)揮。 計(jì)算機(jī)模