【摘 要】
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如何快速有效地为高频复杂区域找到合适匹配块是分形图像压缩中一个难以解决的问题。考虑到遗传算法的可并行性与全局搜索能力,结合匹配搜索的特点与要求,提出了一种逐位变异、最优保留的紧凑遗传算法,并将这种方法应用到高频复杂区域的匹配搜索中去。分析表明,这种算法具有较之其他随机搜索算法更好的收敛性、更高的搜索速度和全局搜索能力,能够大大提高匹配搜索中最优匹配块的捕获能力和搜索效率。实验结果也证明了这种算法在
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如何快速有效地为高频复杂区域找到合适匹配块是分形图像压缩中一个难以解决的问题。考虑到遗传算法的可并行性与全局搜索能力,结合匹配搜索的特点与要求,提出了一种逐位变异、最优保留的紧凑遗传算法,并将这种方法应用到高频复杂区域的匹配搜索中去。分析表明,这种算法具有较之其他随机搜索算法更好的收敛性、更高的搜索速度和全局搜索能力,能够大大提高匹配搜索中最优匹配块的捕获能力和搜索效率。实验结果也证明了这种算法在分形图像压缩匹配搜索算法中应用的优越性。
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