基于小波和分形的图像压缩算法研究

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图像是人们生活中信息交流的主要载体,一幅图像往往蕴含非常丰富的信息。但是,原始数字图像的数据量非常庞大,必须经过有效的压缩,才能满足数字图像高速传输和存储需要。因此图像压缩作为通信及多媒体领域中的一项关键技术,对于信息技术发展具有重要的现实意义和广阔的发展前景。分形压缩和小波变换编码技术是近年发展起来的新型图像压缩技术,两者结合的优势正越来越引起人们的广泛关注。本文首先研究两种基本的分形编码算法,从验证仿真结果中可以看出四叉树算法在匹配搜索复杂度上优于简库恩算法,但不能从根本上解决分形编码搜索复杂度过高的缺点。其次,讨论适合图像压缩编码小波基的选择规则,指出具有线性相位、正则性越好,消失矩越大的小波基应是首选。仿真验证分解层次和阈值的选取直接影响小波图像压缩的质量。即在分解层数相同情况下,阈值越大,压缩比越高,但当全部高频分量均被舍弃后,随着阈值增加,压缩比达到极限而不再增加。最后,基于小波变换的多分辨特性以及图像的某些分形性质,结合分形编码方法,提出一种基于小波和分形相结合的图像压缩算法,即对图像低频部分采用DCT编码,高频部分采用基本分形压缩编码。仿真结果表明,该算法在保证重构图像质量的前提下,编码时间大幅度降低,压缩比得到提高。
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