分形图像压缩的高效模型及其不动点吸引子研究

项目名称： 分形图像压缩的高效模型及其不动点吸引子研究

项目编号： No.61401351

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 汪建基

作者单位： 西安交通大学

项目金额： 24万元

中文摘要： 分形图像编码是一种利用图像结构中的仿射自相似性编码图像的技术，它具有解码速度快、压缩率高、受图像分辨率影响小、受噪声影响小等优点。但分形编码的编码过程耗时过长、编码精度不佳、编码结果在不同优化框架中无法通用等问题在很大程度上影响了它的发展与应用。本项目通过将稀疏编码思想和四叉树分块思想应用于分形图像编码算法，再结合申请人之前提出的分形编码加速模型，提出一种快速高精度的分形编码优化模型；根据不同分形编码模型的需要设计分形编码的图像头文件和存储结构体，提出一种可共用的分形编码储存方案；通过对分形编码中的迭代函数系统的理论分析，进一步研究基于稀疏编码思想的分形编码的仿射自相似性；本项目还将从分形图像编码中提取新的图像特征并应用于计算机视觉和模式识别。本研究涉及的问题都是分形图像压缩技术中的关键问题，相应解决方案的提出对分形编码技术及其应用具有重要的意义。

中文关键词： 分形图像压缩；相关性；稀疏分形图像压缩；多元相关熵；仿射自相似性

英文摘要： Fractal image compression (FIC) is an image coding technology based on the local affine similarity of image structure. It has manifold advantages such as high decoding speed, high compression rate, resolution independence, and robustness to noise. However

英文关键词： fractal image compression；correlation；sparse fractal image compression；multivariate corraltion entropy；affine self-similarity