基于小波与分形理论的图像压缩编码算法

发布时间：2017-03-30 06:12

  本文关键词：基于小波与分形理论的图像压缩编码算法，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着互联网技术的迅速发展,信息的交流量与存储量越来越大,而图像压缩技术无疑是方便信息存储,加快信息交流的核心技术之一。分形图像压缩具有高压缩比的特点使得其在图像压缩方面具有无穷的发展潜能,这也使得分形图像压缩成为图像压缩研究的一大热点。然而,分形图像编码过程中码本块匹配占了大量的时间,严重影响了分形图像压缩编解码的速率,同时,分形编码过程中产生的“方块效应”也影响了重构图像的清晰度。为了改善重构图像的质量,提高编解码速度,本文定义了两种子块特征,并将其与小波变换结合。希望能在提高编解码速度的同时提高重构图像的质量。具体工作如下：(1)通过对基本分形算法以及特征算法的的研究,文中提出一种子块特征一欧氏比特征,给出其可行性分析,并提出了基于欧氏比特征的快速分形编码算法,实验结果表明,该算法在尽量保持图像质量的前提下,大大降低了图像编解码的时间。(2)在对基本分形算法及特征算法充分研究的基础上,文中提出了一种子块特征一对应角R-D特征,给出其可行性分析,并提出了基于对应角R-D特征的快速分形编码算法,实验结果表明,该算法能有效的提高编解码的速度。(3)通过对前面提出的两种算法编码缺点和对小波变换优点的研究,提出了小波变换与特征算法相结合的混合图像编码算法,即,基于“对应角R-D”的小波与分形结合的编码算法。实验结果表明,该算法不仅改善重构图像质量还提高编解码速度。
【关键词】：分形图像压缩 子块特征 小波交换 欧氏比 R-D对应角
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN919.81
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstrad5-8
• 专用术语注释表8-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 引言9-10
• 1.2 图像压缩的背景知识10-11
• 1.2.1 图像压缩编码原理及分类10-11
• 1.2.2 图像质量的性能评价11
• 1.3 分形图像压缩综述11-13
• 1.3.1 发展历程12
• 1.3.2 研究现状12-13
• 1.4 本文结构安排13-14
• 第二章 基本分形图像压缩编码14-22
• 2.1 分形编码的理论基础14-19
• 2.1.1 放射变换14-15
• 2.1.2 不动点及压缩映射15-16
• 2.1.3 迭代函数系统,吸引子定理,拼贴定理16-17
• 2.1.4 局部迭代函数系统17-19
• 2.2 分形编码的算法描述19-21
• 2.3 基本分形压缩编码算法时间复杂度分析21
• 2.4 本章小结21-22
• 第三章 基于欧氏比的快速分形编码算法22-29
• 3.1 算法理论依据22-24
• 3.2 算法分析与实现24-25
• 3.2.1 算法分析24-25
• 3.2.2 算法的实现25
• 3.3 实验仿真结果25-27
• 3.4 本章小结27-29
• 第四章 基于R-D对应角的快速分形编码算法29-36
• 4.1 算法理论依据29-30
• 4.2 算法分析与实现30-32
• 4.2.1 算法分析30-31
• 4.2.2 算法的实现31-32
• 4.3 实验仿真结果32-34
• 4.4 本章小结34-36
• 第五章 基于R-D对应角的小波与分结合的编码算法36-44
• 5.1 算法理论依据36-40
• 5.1.1 离散小波变换36-37
• 5.1.2 图像信号的二维小波变换37-38
• 5.1.3 R-D对应角特征及其与均方误差的关系38-40
• 5.2 算法分析与描述40-41
• 5.3 实验仿真结果41-43
• 5.4 本章小结43-44
• 第六章 总结与展望44-46
• 6.1 总结44
• 6.2 展望44-46
• 参考文献46-49
• 附录1 程序清单49-50
• 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文50-51
• 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目51-52
• 致谢52

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本文编号：276408