【摘 要】
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该论文将从理论上和实践上介绍了一种完全不同于传统压缩技术的压缩思想:基于演经算法和分形理论的黑白图像压缩方法.分形图像压缩的本质是由于现实图像中人有高度的自相似自
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该论文将从理论上和实践上介绍了一种完全不同于传统压缩技术的压缩思想:基于演经算法和分形理论的黑白图像压缩方法.分形图像压缩的本质是由于现实图像中人有高度的自相似自仿射冗余度.该论文采用迭代函数系统(IFS)这种分形方法进行图像压缩.基本思想是寻找这样一个IFS,它由一组压缩仿射变换构成,对原始图像作不同的压缩仿射变换,使得变换后的图像与原始图像极为相似.由于只用压缩仿射变换系数作为图像编码,而解码又可重建出任意大小的与原始相似的图像-IFS的吸引子(分形尺度无关性),所以该方法有很高的压缩比.论文首先介绍分形图像压缩和演化算法的基础理论和基本原理,然后具体阐述基于演化算法和分形理论的黑白图像压缩的思想和实现方法,包括分形图像模型,染色体编码,初始种群的产生,染色体的评估,遗传算子的设计和解码图像重建.最后用实验证明算法的可行性,并讨论有待进一步研究的内容.
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