导读:本文包含了分形图像编码论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:图像,分形,特征,小波,理论,余弦,相似性。
分形图像编码论文文献综述写法
赵蓉,王辉,张爱华[1]（2019）在《基于小波变换的分形图像编码压缩算法》一文中研究指出有效的压缩算法可以给数据的储存和传输带来极大的方便。针对现有压缩算法存在的不足,定义图像子块的九块和特征,并提出结合小波和分形编码优势的有损压缩算法。该算法将图像进行二级小波分解,得到7个子带;保留低频子带的小波系数,并对其余子带采用基于图像块九块和特征的分形编码。新定义的九块和算法,把全搜索问题变为在九块和意义下的近邻搜索问题,缩短了搜索范围。实验结果表明,与同类算法相比,该算法不仅提高了重构图像的质量,还缩短了编解码时间。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年11期）
赵敏,张爱华,纪海峰[2]（2019）在《仿半叉迹特征的快速分形图像编码》一文中研究指出用分形图像编码可以在获得高压缩比的同时能保持较好的解码图像质量,成为图像压缩领域中一个新的研究热点,但基本分形编码特别耗时.针对这个问题,提出基于仿半叉迹特征的快速分形编码算法.首先定义子块仿半叉迹特征,证明了最小均方误差与子块仿半叉迹特征的关系,验证了采用该特征进行搜索的合理性.实验结果表明,提出的算法在相同编码时间下优于1-范数算法得到的PSNR;与基本分形编码算法相比,该算法可以在保证一定图像质量和结构相似度的前提下,大幅度提高编码速度;与四线和特征算法相比,基于仿半叉迹特征的快速分形编码算法在重构图像质量和编码速度上都得到了提高.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年04期）
牛天婵,张爱华,纪海峰[3]（2019）在《子块均点特征分形快速图像压缩编码》一文中研究指出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。(本文来源于《电讯技术》期刊2019年03期）
唐婷婷[4]（2018）在《基于新特征与离散余弦变换的分形压缩图像编码》一文中研究指出分形图像压缩具有解码速度快、压缩比高等特点,然而分形图像压缩编码具有编码耗时过长的问题。在保证图像重构量几乎不受影响的前提下,缩短图像编码时间成为本文需要讨论研究的课题中心。本文具体工作如下:(1)在特征向量法以及基本分形算法的基础上,先对图像块先进行处理,通过主成分分析(PCA)的方法对图像块进行降维,选取图像块中有效的向量信息作为主成分特征,实现降维分析-特征显示的目的。搜索匹配块时,采用领域搜索的方式,并且根据阈值来调节搜索领域的大小。提出基于主成分特征的的快速分形图像编码算法,由实验结果可得,该算法可在不影响图像质量的同时,可有效提高编码速度与相似度。(2)矩阵填充可以利用部分矩阵元素来有效恢复原矩阵,可以有效减少图像编码以及解码的时间。本文将矩阵填充与基于离散余弦变换的分形图像压缩相结合形成一种改进的算法,由实验结果可得,该算法能够缩短解码时间,相较于基本分形压缩算法,该算法有效改善图像质量的同时缩短了编码时间。(3)为了进一步减少编码时间,先将图像块先进行四叉树分割,然后按照一定的原则对值域块和定义域块进行分类。本文在基本分形算法以及离散余弦的理论基础上,提出了一种改进的四叉树分割的DCT分形压缩编码。并进行仿真实验,仿真实验表明,相对于一般基于DCT的分形压缩算法来说“块状效应”问题得到有效解决,图像特性较为明显,图像搜索时间更少,而且重构图像质量也有保证。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2018-11-14）
汪玮玮[5]（2018）在《基于分形理论与小波变换的图像压缩编码方法》一文中研究指出将分形理论应用到图像压缩编码中一直以来广受世界各地学者们的瞩目,由于其思想的新颖、压缩比高、解码快速等优点吸引了众多研究者不断地探索更新其应用性。但编码过程中的搜索最佳匹配块步骤较复杂,消耗了大量时间,使得分形图像编码的速度降低了,而且在编码时极可能因产生“方块效应”而影响重构图像的清晰度。因此,改善重构图像质量、加快图像编解码的速度即为本文所探讨研究的课题。具体的工作内容如下:首先,在全局搜索分形编码算法的基础之上,利用图像子块本身的自相似性,根据它和匹配均方误差的关系,提出了一个缩减搜索空间的改进算法,可以将寻找最佳匹配块的全局搜索转化为局部搜索,从而可以缩短图像的编码时间,进一步提高重构图像的质量。仿真实验结果表明,该算法不仅减少了图像编解码的时间,还有效地提高了重构图像的质量。其次,利用小波变换先对图像进行处理,再引入分形特征,建立子块与匹配均方误差间的关系不等式。这样将小波变换和分形理论有效地结合起来缩短图像的编码时间,进一步提高了重构图像的质量。经过对比仿真实验,验证了该算法的效率较高。最后,利用图像父块的几何特征预先将父块库分成叁类,在各个类中运用相应的特征将搜索范围限制在与子块特征值相近的邻域内,减少了搜索对象,进一步有效地加快了编码速度。通过仿真对比实验,结果表明,相对于其他算法,在保证重建图像质量的前提下,该算法在图像编码花费的时间明显缩短,较为显着地提高算法编码的速度。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2018-11-14）
赖宇[6]（2018）在《融合压缩感知技术和分形理论的图像编码方法研究》一文中研究指出随着我国科技的飞速发展,越来越多的数据需要存储,因此研究高效的图像编码方法显得尤其重要。作为目前最有潜力的图像压缩编码方法之一,分形图像编码方法在近年受到了研究人员的广泛关注。然而经典的分形图像编码方法压缩比虽高,但是其对图像的恢复效果有待提高。因此,本文提出了滤波预处理融合压缩感知技术和分形理论的图像编码方法来提高图像的恢复效果。此外,经典的分形图像编码方法的编码时间也有待缩短。针对该问题,本文也研究了小波预处理融合压缩感知技术和分形理论的图像编码方法来缩短该方法的时间。滤波预处理融合压缩感知技术和分形理论的图像编码的方法是:首先使用巴特沃斯低通滤波器将图像分成高频信号和低频信号,再使用压缩感知编码方法处理高频信号,分形图像编码方法处理低频信号,最后将两者有机的融合起来恢复图像。本文提出的这种混合编码方法基本保持了经典分形图像编码方法的高压缩比指标,该方法在获得高压缩比的同时可以获得好的恢复效果。本文的实验结果显示滤波预处理融合压缩感知技术和分形理论的图像编码方法可以获得比单独使用压缩感知编码方法稍低的峰值信躁比,但是该方法的压缩比是压缩感知编码方法9~17倍。这种混合的图像编码方法相对于经典的分形图像编码方法在峰值信躁比上可以高出2.2~7.5 dB。滤波预处理融合压缩感知技术和分形理论的图像编码方法在获得比单独使用分形图像编码略低的压缩比的同时还能获得好的恢复效果。小波预处理融合压缩感知技术和分形理论的图像编码的方法是:首先通过小波变换将图像分成高频和低频信号,包括离散一级、二级、叁级小波变换。再利用压缩感知技术对图像的高频信号进行恢复,并利用分形图像编码方法对低频信号进行编解码,从而将两者有机地融合得到恢复图像。实验结果表明,随着小波变换的次数增加,压缩比下降,同时恢复图像的PSNR仅有轻微下降,但是编码时间可以较大地缩短。小波预处理融合压缩感知技术和分形理论的图像编码方法有效的缩短了分形图像编码时间。本文研究的这两种方法可广泛应用于图像和视频编码。(本文来源于《暨南大学》期刊2018-06-20）
牛天婵,张爱华,纪海峰[7]（2018）在《四线和特征的快速分形图像编码》一文中研究指出分形图像编码具有压缩比高、解码速度快、重构图像质量高等特点,但因这种算法在编码时定义域的搜索量十分巨大,导致其计算复杂度高、编码时间过长,阻碍了它的实用性和普遍应用。为解决此问题,文中提出一种基于四线和特征值编码算法,该算法根据匹配均方根误差与四线和特征间的关系,将全局搜索转化为局部搜索(近邻搜索),限定搜索空间,减少定义域块的搜索,从而提高编码速度。仿真实验结果表明:该算法解码图像质量在客观上优于1-范数特征算法;与基本分形编码算法相比,基于四线和特征算法在主观上不改变重构图像质量,但在编码速度上却得到极大提高。(本文来源于《电视技术》期刊2018年02期）
张林娜,袁和金[8]（2017）在《基于HV分割的快速分形图像编码算法》一文中研究指出针对现有分形算法存在的编码时间过长问题,对HV分割算法进行改进,提出一种基于HV分割的快速分形图像编码算法。该算法首先通过条件限制策略约束R块分割方向及位置,然后采用局部码本寻找分割块的最优匹配,最终得到图像的分形码。在ORL人脸库上的编码实验显示,相对于无策略HV分割算法,该方法的编码速度提高了7%。与现有方法相比,该方法减少了分割块数,在保证解码质量的前提下提高了编码效率。(本文来源于《软件导刊》期刊2017年11期）
张璟[9]（2017）在《基于新特征和分形理论的快速分形图像压缩编码》一文中研究指出分形几何作为有力的数学新型工具,可以较好地完成对不规则图形的描画,使得其成为图像压缩编码方法的可选方向之一。然而,分形图像编码需要花费较长时间来搜索匹配块,且由于编码过程中会产生方块效应而影响到图像清晰度,所以,在保证图像质量不降低的前提下,提高图像编码速度成为本文需要讨论研究的课题。具体工作如下:首先,在特征向量法以及基本分形算法的基础上,提出一种新的子块特征表示方法(双交叉和特征)来定义规范块,再通过新特征对码本块进行排序,利用从赋序码本中找到的最佳匹配块进行匹配搜索。提出基于双交叉和的快速分形图像编码算法,由实验结果可得,该算法可在不影响图像质量的同时,可有效提高编码速度与相似度。其次,通过对于每个子块采用一种新的极差特征表示,并结合自适应搜索方法来搜索出最佳匹配块,给出了可行性分析,提出基于极差特征与自适应搜索相结合的分形图像压缩算法,通过对比实验证明,该算法在兼顾到重建图像质量和图像压缩编码耗时的问题上表现优良。最后,在叉迹特征算法以及最小均方误差与叉迹不等式的基础上,提出了一种间隔叉迹作为新特征的算法,分析其可行性,并进行仿真实验,实验结果表明,相对于一般叉迹特征,该算法对图像处理时间更少,而且重构图像质量也有保证。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2017-10-26）
汤柱亮[10]（2017）在《基于分形理论图像压缩编码的改进方法》一文中研究指出图像可以带给我们最为直观的感受,也丰富了我们的日常生活.我们更倾向于得到高质量的图像,但是如果图像得不到合理的压缩将无法实现这个目标.图像压缩编码可以使比特数表征图像尽量减少,使原图像的质量得到保证.本文将从分形理论角度出发,简要介绍图像压缩编码的改进途径和方法,为之后具体实践应用提供理论借鉴.(本文来源于《赤峰学院学报(自然科学版)》期刊2017年18期）
分形图像编码论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
用分形图像编码可以在获得高压缩比的同时能保持较好的解码图像质量,成为图像压缩领域中一个新的研究热点,但基本分形编码特别耗时.针对这个问题,提出基于仿半叉迹特征的快速分形编码算法.首先定义子块仿半叉迹特征,证明了最小均方误差与子块仿半叉迹特征的关系,验证了采用该特征进行搜索的合理性.实验结果表明,提出的算法在相同编码时间下优于1-范数算法得到的PSNR;与基本分形编码算法相比,该算法可以在保证一定图像质量和结构相似度的前提下,大幅度提高编码速度;与四线和特征算法相比,基于仿半叉迹特征的快速分形编码算法在重构图像质量和编码速度上都得到了提高.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
分形图像编码论文参考文献
[1].赵蓉,王辉,张爱华.基于小波变换的分形图像编码压缩算法[J].计算机应用与软件.2019
[2].赵敏,张爱华,纪海峰.仿半叉迹特征的快速分形图像编码[J].小型微型计算机系统.2019
[3].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].电讯技术.2019
[4].唐婷婷.基于新特征与离散余弦变换的分形压缩图像编码[D].南京邮电大学.2018
[5].汪玮玮.基于分形理论与小波变换的图像压缩编码方法[D].南京邮电大学.2018
[6].赖宇.融合压缩感知技术和分形理论的图像编码方法研究[D].暨南大学.2018
[7].牛天婵,张爱华,纪海峰.四线和特征的快速分形图像编码[J].电视技术.2018
[8].张林娜,袁和金.基于HV分割的快速分形图像编码算法[J].软件导刊.2017
[9].张璟.基于新特征和分形理论的快速分形图像压缩编码[D].南京邮电大学.2017
[10].汤柱亮.基于分形理论图像压缩编码的改进方法[J].赤峰学院学报(自然科学版).2017