[发明专利]一种基于分形理论的快速图像压缩方法

说明书

本发明公开了一种基于分形理论的快速图像压缩方法，包括S1通过对图像进行固定方块分割，产生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整理定义域块集合，对每个定义域块进行四邻域平均处理，产生的图像块取代原来的定义域块，并计算每个定义域块的标准差，S3值域块的匹配；S4压缩仿射变换的获得；S5解码是由图像的压缩仿射作用于任意初始图像的迭代过程。本发明方法有效地克服了分形编码时间过长的问题以及保持了编码时间和图像解码质量间的平衡。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种基于分形理论的快速图像压缩方法。

背景技术

随着现代信息科学技术和互联网应用的不断发展进步，“信息爆炸”已经成为当今时代一个亟须解决的重要议题，在目前的许多工业生产领域和社会生活领域，多媒体信息技术的应用都日趋普及。在这样的应用背景下，人们在交换多媒体信息尤其是图像信息方面的需求量越来越大，对交换的质量要求也越来越高。因此，对图像数据的压缩就成了技术进步的迫切需求，而正是由于这种需求，图像编码算法和技术成为近30年来一个非常活跃的研究领域，并在商业上取得极大的成功。

从分形编码的基本概念框架来看，整个计算过程大致分为以下几个部分：首先，对原始图像进行分割；然后，值域块和定义域块集合的处理；接着，是值域块的匹配过程；最后，计算对比度和亮度调整，获得压缩仿射变换并进行解码。在这个基础框架之上，主要缺陷在于值域块的匹配过程耗时太久，研究的重点就在这部分的算法改进以及与其它算法集合的优化。

然而，尽管上述方法能加快编码过程，但仍不能满足将分形编码纳入实时应用的要求。同时应用分类或特征向量的分形编码算法都会造成子类分布不均匀的事实，搜索大规模的值域块子集消耗了大量时间，同时对于图像的解码质量的提升较小。因此，需要一种更有效的方法来解决这个问题。

发明内容

为了克服现有技术存在的缺点与不足，本发明提供一种基于分形理论的快速图像压缩方法，该方法通过控制匹配块搜索过程中分形码的更新次数，有效地提高了分形编码的速度以及避免了图像解码质量的大幅下滑。

本发明采用如下技术方案：

一种基于分形理论的快速图像压缩方法，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或者定义域块子集都参与匹配，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。

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。

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：