分形編碼在圖像處理中的應用研究.pdf

1、隨著多媒體通信技術的快速發(fā)展，人們迫切需要高效的圖像壓縮技術來滿足日常工作生活的需要。分形圖像編碼是一種新穎且有很大發(fā)展?jié)摿Φ膱D像壓縮技術，自Jacquin提出第一個實用的分形圖像編碼算法以來，國內外學者對其產生了濃厚的研究興趣。經過多年的發(fā)展，分形編碼已經廣泛應用到圖像壓縮以及其他圖像處理任務中。本文對分形編碼及其在其他圖像處理任務中的應用進行了研究，主要包括如下內容：
　　 (1)快速分形圖像編碼算法的研究。分形編碼過程是分

2、形圖像壓縮的基礎，因此加速分形編碼是首先需要解決的問題，基于特征量最近鄰搜索的快速分形編碼是解決該問題的有效途徑之一。在分析和研究圖像灰度分布結構特性的基礎上，提出結構信息特征和相關信息特征的定義，推導并證明了上述兩個特征作為最近鄰搜索特征是子塊滿足最佳匹配的必要條件。實驗表明，在相同壓縮比和編碼時間情況下，本文算法較同類算法能夠得到更好的解碼圖像質量。
　　 (2)基于快速分形編碼的混合圖像壓縮算法。分形圖像編碼算法具有潛在高

3、壓縮比的特點，與一定分形碼相對應的圖像子塊尺寸越大，則壓縮比就越大。對輸入圖像進行四叉樹分割，通過分析和對比快速分形編碼算法與JPEG算法可知，快速分形編碼算法適用于32×32和16×16子塊，而JPEG算法則適用于剩余8×8子塊。實驗表明，在相同壓縮比情況下，本文算法較JPEG算法能夠得到更好的解碼圖像質量。最后，對本文算法在實際中應用進行了分析。
　　 (3)分形解碼圖像質量的可預測性。由拼貼定理可知，在已知拼貼誤差的情況下

4、，我們只能得到解碼圖像的誤差上限。本文在大量實驗基礎上，總結出平均拼貼誤差與解碼圖像質量之間的對數關系，然后據此提出分形解碼圖像質量的預測算法。通過該預測算法我們可以在分形編碼過程中對解碼圖像質量進行實時預測，當解碼圖像質量不能達到特定要求時能夠及時停止編碼并更換編碼算法，不必進行剩余部分的分形編碼和分形解碼操作，節(jié)省了時間和資源。
　　 (4)分形編碼在壓縮以外的其他圖像處理任務中的應用研究。主要包括三個方面：(i)基于模型約

5、束的分形圖像去噪算法。經過分析可知，噪聲圖像的局部在分形編碼去噪前后具有均值不變的特點，根據該約束模型對分形圖像去噪的結果進行修正。實驗表明，本文算法能夠進一步改善分形圖像去噪效果。(ⅱ)基于無損無搜索分形編碼的圖像放大算法。分形圖像解碼的分辨率無關性使其能夠對編碼圖像進行放大。本文采用無搜索算法實時對低分辨率圖像進行分形編碼，然后增加一個誤差補償向量消除分形編碼過程中的拼貼誤差，實現無損無搜索分形圖像編碼，該算法能夠在快速完成分形編碼

6、的同時，消除分形編碼過程帶來的信息損失。最后將該分形編碼算法與其他分形圖像放大技術相結合。實驗表明，本文算法較傳統(tǒng)和其他分形圖像放大算法在達到較好性能的同時，具有更好的視覺效果。(iii)分形圖像編解碼的整體快速實現算法。在分形編解碼操作需要連續(xù)完成的應用場合，例如分形圖像去噪和分形圖像放大，分形編碼過程的有用信息將有助于進一步加快分形解碼，本文提出采用拼貼圖像作為分形解碼的初始迭代圖像。實驗表明，本文算法比單獨進行分形編碼和解碼能夠在