【摘 要】
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分形图像编码在较高的压缩比下,可以保持较好的重构图质量;但也存在计算复杂度高和编解码时间长的缺点。因此,在定义一种新的子块特征——框点和的基础上,结合连续小波变换的
【基金项目】
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江苏省自然科学基金(BK20160800),国家自然科学基金面上项目(11471114,61372125)资助
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分形图像编码在较高的压缩比下,可以保持较好的重构图质量;但也存在计算复杂度高和编解码时间长的缺点。因此,在定义一种新的子块特征——框点和的基础上,结合连续小波变换的平滑特性,提出了基于小波与分形相结合的图像压缩编码。该算法充分利用子带的相关性来提高重构图像的质量,将全局搜索转换为近邻搜索,缩小了搜索范围,从而减少了编解码时间。仿真实验结果表明,与基本分形算法和其他算法相比,新算法的性能更优,不仅缩短了编解码时间,而且提高了重构图像的质量。
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