基于固定码本的分形图像编码算法

传统的分形图像编码根据图像内部的跨尺度自相似性,求解压缩仿射变换,完成图像编码,这种来自于自身的编码码本不一定是最佳的,而且编码时间通常较长。根据图像之间存在着相似性,构造一个适应性更强的固定编码码本,其它任何图像分形编码的值域块只在这个固定码本中搜索其最佳匹配块,并且省去等距变换,此外,解码也无需迭代。实验结果表明,在图像质量略有下降情况下,该算法较基本分形图像编码算法显著地提高了编码和解码的速度,而且算法简单,容易实现。如果对这种固定码本加以更好的适应性改造,将会进一步提高解码图像的质量。     

利用熵和分形压缩编码的图像检索新方法

图像的抽象描述和特征提取是基于内容的图像检索系统中需要解决的关键问题之一,文章提出了一种图像信息熵和分形编码相结合的图像检索方法．首先,计算图像库中的各幅图像的信息熵,比较设定的阈值对图像库进行预分类;其次．利用Jacquin方法计算得到查询图像的分形IFS编码,应用到图像库同类的图像进行分形迭代解码;最后,计算解码图像与查询图像的相似距离得到检索结果．实验结果表明,与直接像素值相似匹配方法相比,该法在基本保证图像检索效率的前提下,极大地提高了检索时间．     

基于HV分割的快速分形图像编码算法

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。     

几种分形方法在图像边缘检测中的应用研究

介绍并比较了几种基于分形理论的边缘检测技术,包括基于分形编码的图像边缘检测、基于离散分数布朗随机模型的图像边缘检测、基于多重分形方法的图像边缘检测、利用人造目标和自然背景的不同分形特征提取目标边缘。具有不同分形特征的图像采用不同的的算法都可以取得较理想的效果,但实际上无论哪一种算法在解决一定问题的同时也存在不同类型的缺陷。因而,寻求更理想的分形方法应用在图像边缘检测中将仍然是图像处理与分析中研究的主要问题之一。     

考虑梯度边缘信息的分形图像纹理细节增强算法研究

为降低噪声干扰,增强图像纹理细节,提高图像质量,提出考虑梯度边缘信息的分形图像纹理细节增强算法.依据图像已知点的灰度值推测新增点的灰度值,将新的像素点插入在图像像素点间,通过FBR理论对图像进行分形插值处理;采用图像锐化技术改进消噪掩模法,获取分形图像梯度边缘信息;构建梯度约束与数值约束的增强模型,控制图像噪声的同时,增强分形图像的边缘纹理细节.实验结果表明：信噪比越大,该算法分形插值处理后图像分辨率越高;该算法图像纹理细节增强后的图像噪声含量低,图像纹理与结构上相似度高,图像纹理细节呈现效果好;去噪能力较强,可有效增强图像边缘与细微纹理细节.     

基于模糊分形特征的遥感图像人造目标检测方法

在分析遥感图像分形特征的基础上,比较了不同分形特征的特点,分析了多种分形特征在对图像背景与人造目标的对应性,讨论了分形拟合误差特征的计算方法,提出了对分形特征量的模糊数学方法描述,研究了基于分形特征的人造目标检测方法.文章选择了多幅含有自然背景和人造目标的遥感图像,应用建议的算法进行综合试验,试验结果表明该方法对检测人造目标是有效的.     

几种图像放大算法原理比较与分析

传统的图像放大算法有最近邻插值算法、双线性插值方法、高阶插值方法。在研究这些算法的基础上。将分形所具有无穷的细节和自相似性的思想引入到图像放大算法中,利用分形插值算法进行图像放大。实验表明分彤插值算法和其他算法相比,其图像具有更高的视觉分辨率。     

分数阶积分和微分函数的图像k维数研究

本文分析了分形函数的基本原理,提出了Riemann-Liouville分数阶积分函数的定义和基本性质,并证明了分数阶微积分函数的图像k维数,最后将分数阶积分和微分函数的图像k维数运用于图像水印中,结果表明具有不可感知性和鲁棒性.     

分形集的模拟与维数计算

分形维数的定义突破了拓扑学中集合维数都是整数的局限,从整数维到分数维,是数学理论的重大变革与发展.文章在研究分形维数基本理论的基础上,采用递归算法,通过计算机编程,对几个分形集进行了模拟,计算出其相应的分形维数.从实验可以看出,这些分形集具有某种自相似的形式,一般分形集的分形维数严格大于其相应的拓扑维数.     

基于混沌和分维的盲水印算法

把分形维数理论应用到数字水印中,提出了基于Chebysher混沌置乱和分形维数的自适应数字图像水印算法。首先将载体图像分块,计算每个小块的分形维数。然后将载体图像进行分块DCT变换,使用改进的邻域平均法,将经过混沌置乱后的水印信息嵌入到图像的DCT域中,并根据该小块的分形维数调节嵌入强度,实现了水印信息的自适应嵌入。提取水印时,实现了完全盲提取。MATLAB仿真结果表明,该算法具有较好的不可见性,对常见的图像处理攻击具有较好的鲁棒性。     

Static image compression based on fractal theory

１ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｅｆｒａｃｔａｌｇｅｏｍｅｔｒｙｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄａｔｔｈｅｂｅｇｉｎｎｉｎｇｏｆｔｈｅｃｅｎｔｕｒｙ．Ｍａｎｄｅｌｂｒｏｔｐｒｅｓｅｎｔｅｄｔｗｏｆｒａｃｔａｌｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎｓｉｎ１９８２ａｎｄ１９８４...     

基于分形的快速最大熵红外图像特征检测

文章针对红外图像目标检测问题,提出一种基于分形的快速最大熵的红外图像特征检测算法.该算法利用DBC方法计算分维数,根据人造物和自然背景分形维差异,确定目标区域;最后,通过二维最大熵原则确定最佳阈值,实现对单目标或者多目标图像分割.该算法能够较好实现红外图像特征检测,有效抑制背景和噪声.     

一种改进的快速分形图像压缩编码算法

在深入分析PIFS分形图像压缩编码原理的基础上,明确了影响分形编码速度的四个因素,分别针对各因素提出了改进方法。实验证明本文方法在提高编码速度和压缩比方面是有效的。     

一种基于盒子维的图像复制-粘贴篡改检测算法

提出了一种基于盒子维的图像复制-粘贴检测算法。对图像分块后,提取各分块的盒子维与几何矩相结合做为各块的特征量,而后通过对图像块特征向量进行相似性检测来定位篡改区域。实验表明:该算法有较强检测能力,能抵抗高斯白噪声等后处理操作。     

基于小波变换的分形反演问题

通过对分形反演问题的研究方法和特点的分析 ,讨论了小波处理分形反演问题和在Hausdorff测度空间中分形插值函数的构造、小波变换零点的自相似特征 ,给出了分形插值函数反演的解及算法 ,并通过算例表明了该方法的有效性和可行性。     

尼龙6和乙烯-甲基丙烯酸共聚物钠盐共混物中相分离发展和结晶生长的分形行为(英文)

应用光学显微镜研究了尼龙6(Nylon6)乙烯甲基丙烯酸共聚物的钠盐(PEMA)共混体系,此体系中两相是部分相容的,同时Nylon6又是部分结晶聚合物.因此,在相分离发展过程中,Nylon6中的结晶相也在发展.应用图像采集与处理技术,跟踪在不同温度、不同组成条件下分散相尺寸的变化,其变化具有自相似性,因而具有分形行为.还计算出分形维数D,讨论了分散相粒子平均尺寸dm与D的关系,在1～20min内,dm长大较快,即D增大,而后期变化缓慢.对于部分相容体系还证明相容程度与组成有关,在同一体系中D值越大,相容性越好;实验温度升高,D值增大.在Nylon6结晶相的跟踪中发现,在100℃时,随时间延长,D值基本不变,即体系具有自相似性,该温度下结晶链折叠具有规律性.     

分形理论在图像处理中的应用研究

分形理论是现代非线性科学中的一个重要分支,是科学研究中一种重要的数学工具和手段。介绍了分形理论的基本概念,给出了分形理论的重要参数分形维数的常见定义和计算方法。重点介绍了分形理论在图像处理领域的应用情况。最后,展望了分形理论的应用前景及其发展方向。     

A Fast Fractal Image Compression Coding Method

Fast algorithms for reducing encoding complexity of fractal image coding have recently been an important research topic.Serach of the bast matched domain block is the most computation intensive part of the fractal encoding process.In this paper,a fast fractal approximation coding scheme implemented on a personal computer based on matching in range block‘s neighbours is presented.Experimental results show that the proposed algorithm is very simple in implementation,fast in encoding time and high in compression ratio while PSNR is almost the same as compared with Barnsley‘s fractal block coding.