[发明专利]一种基于分形理论的快速图像压缩方法

权利要求书

1.一种基于分形理论的快速图像压缩方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1对输入图像进行方块分割，得到值域块集合和定义域块集合，并计算每个值域块的标准差；

S2将每个定义域块进行四邻域平均处理产生新的图像块，并用新的图像块取代原来的定义域块，并计算取代后的定义域块的标准差；

S3值域块进行匹配，具体为：

根据每一个值域块的标准差σ_r以及设定的适应范围浮动参数α，在定义域集合中选取定义域标准差符合[σ_r-α，σ_r+α]的定义域块，将其加入定义域块子集；

将当前值域块设为匹配块，对子集中的定义域块进行仿射变换处理，然后计算变换处理后的定义域块与匹配块的自比例相关系数，当计算得到的自比例相关系数大于前一次计算得到的自比例相关系数，则更新匹配块，直到匹配块更新次数达到预设值，结束匹配，得到对应匹配块；

S4获得压缩仿射变换；

S5根据压缩仿射变换，生成解码图。

2.根据权利要求1所述的快速图像压缩方法，其特征在于，所述仿射变换处理具体为八种，分别为：旋转0度、旋转90度、旋转180度、旋转270度、关于垂直中线反射、关于水平中线反射，关于对角线x-y＝0反射，关于对角线x+y＝0反射。

3.根据权利要求1所述的快速图像压缩方法，其特征在于，所述S2中将每个定义域块进行四邻域平均处理产生新的图像块，具体为：

假设D’_(i，j)表示新图像块在(i，j)处的灰度值，D_(i，j)表示原定义域块在(i，j)处的灰度值，则D’_(i，j)的计算公式如下：

D′_(i，j)＝(D_(2i，2j)+D_(2i+1，2j)+D_(2i，2j+1)+D_{(2i+1，2j+1)})/4

D_(2i，2j)表示新图像块在(2i，2j)处的灰度值，D_(2i+1，2j)表示新图像块在(2i+1，2j)处的灰度值，D_(2i，2j+1)表示新图像块在(2i，2j+1)处的灰度值，D_{(2i+1，2j+1)}表示新图像块在(2i+1，2j+1)处的灰度值。

4.根据权利要求1所述的快速图像压缩方法，其特征在于，所述S1对输入图像进行方块分割，得到值域块集合和定义域块集合，具体为：

将输入图像分割成尺寸为B*B的图像块，称为值域块，多个值域块的并集为输入图像，多个值域块的交集为空集；

根据设定的步长，将输入图像分割成尺寸为2B*2B的图像块，称为定义域块。

5.根据权利要求1所述的快速图像压缩方法，其特征在于，所述S4获得压缩仿射变换，具体为：

S4.1对应匹配块进行仿射变换；

S4.2计算值域块与仿射变换后匹配块的对比度和亮度调整量，并与匹配块的位置信息以及仿射变换序号得到一个分形码；

S4.3循环S4.1及S4.2，得到所有值域块的分形码，所有分形码的集合即压缩仿射变换。

6.根据权利要求5所述的快速图像压缩方法，其特征在于，所述对比度和亮度调整，具体为：

设定任意两个相同尺寸M*N的图像块R与D的对比度s和亮度调整O，计算公式如下：

o＝A-s*B

其中：

7.根据权利要求1所述的快速图像压缩方法，其特征在于，所述α取4。