基于小波變換的分形圖像壓縮.pdf

1、圖像是人們生活中信息交流的重要載體，一幅圖像往往能蘊含非常豐富的信息。但是，原始數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)量非常龐大，必須經(jīng)過有效的壓縮，才能滿足數(shù)字圖像高速傳輸和存儲的需要。因此圖像壓縮作為通信及多媒體領(lǐng)域中的一項關(guān)鍵技術(shù)，對于信息技術(shù)的發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義和廣闊的發(fā)展前景。 近年來，伴隨著新理論、新方法的不斷涌現(xiàn)，產(chǎn)生了一大批新的圖像壓縮編碼方法。分形編碼和小波變換即是其中重要的兩種。小波變換具有符合人類視覺特性的多尺度多分辨率性質(zhì)，

2、而分形則意味著圖像不同尺度間的相似性，因而結(jié)合小波變換的分形編碼將有其內(nèi)在的優(yōu)越性?，F(xiàn)在對分形編碼的各種改進算法不斷被提出，同時小波包、多小波及第二代小波的發(fā)展也為小波分析帶來了活力，這為兩種算法的結(jié)合提供了更廣闊的發(fā)展空間。 本文在分析傳統(tǒng)分形圖像壓縮和小波圖像壓縮的基礎(chǔ)上，對兩者相結(jié)合的途徑和方法進行了探討。并在此基礎(chǔ)上提出了兩種新的改進算法，其可以有效地解決基本分形編碼方法編碼時間太長的缺點。 改進方法之一：利用小

3、波包分析對高頻部分進一步分解的特點，嘗試將分形編碼和小波包變換相結(jié)合來進行圖像壓縮，從而推廣了傳統(tǒng)的基于小波變換的分形編碼方法。此算法，首先將圖像進行小波包變換，然后對高頻部分采用基于小波變換的壓縮，而對低頻部分則進行分形圖像壓縮。計算機模擬試驗表明，采用上述改進方案，運算效率得到了較大提高，且重建圖像的主觀效果與基本算法重建圖像的差別不大，甚至在壓縮比較大的情況下，此算法還有更好的重建效果。 改進算法之二：針對分形編碼過程中，