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子块均点特征分形快速图像压缩编码
引用本文:牛天婵,张爱华,纪海峰.子块均点特征分形快速图像压缩编码[J].国际商务研究,2019,59(3).
作者姓名:牛天婵  张爱华  纪海峰
作者单位:南京邮电大学 理学院,南京 210023,南京邮电大学 理学院,南京 210023,南京邮电大学 理学院,南京 210023
基金项目:国家自然科学基金资助项目(11471114;61372125);江苏省自然科学基金项目(BK20160800)
摘    要:分形图像压缩根据图像特有的自相似性,利用压缩仿射变换消除图像数据冗余度,进而实现图像压缩,实现较高的压缩比。然而,分形图像压缩编码具有计算复杂度高、运行时间过长的致命缺点,对于图像信息量巨大的当今社会来说不具有实用性。为解决基本分形压缩编码耗时过长的问题,提出了子块均点特征分形压缩编码算法,利用该算法将基本分形压缩编码的全搜索转为局部搜索,限定搜索范围,减少定义域块的搜索,在客观质量稍作牺牲的基础上加快了编码速度。将所提算法分别与五点和特征算法、1-范数特征算法、欧式比特征算法以及双交叉算法进行比较,仿真结果表明,在时间稍逊的情况下,所提算法在客观质量(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)上更优。

关 键 词:图像压缩  子块均点特征  分形压缩编码  全搜索  局部搜索

Sub-block average points features fast fractal image compression coding
NIU Tianchan,ZHANG Aihua and JI Haifeng.Sub-block average points features fast fractal image compression coding[J].International Business Research,2019,59(3).
Authors:NIU Tianchan  ZHANG Aihua and JI Haifeng
Institution:School of Science,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210023,China,School of Science,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210023,China and School of Science,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210023,China
Abstract:
Keywords:
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