分形图像压缩技术研究

介绍了分形的概念、分形压缩的思想及其数学基础，并就图像分割、迭代函数的构造等分形压缩编码的关键技术进行了详细的讨论，给出了一种适用于静态图像压缩的分形编码方法和实现步骤．     

基于小波变换的分形插值反演问题

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。     

基于分形插值理论的上证综指的分形特征分析与实证研究

基于迭代函数系统,以及分形插值理论的仿射变换,给出了反映股票价格波动的分形插值图形,并以上证综指收盘价的170个数据为基础,利用Matlab软件和FractalFox软件计算其盒维数,对上证综指的分形特征进行了分析。同时,在大样本数据中选取若干个插值点,使用分形插值方法在Matlab软件上绘制出上证综指的分形插值图形。最后研究了上证综指时间序列曲线和分形插值函数曲线的分形维数与Hurst指数,对上证综指的波动性及长期相关性等特征作了进一步的讨论。     

基于MatLab整体线性分形插值的研究

本文分析了整体线性分形插值原理,利用曲线上的有限个插值点,选取适当的垂直比例因子,可以近似地构造出原曲线,在此逼近计算的过程中,给出了一种易实现的分形插值误差计算方法,并基于MatLab说明了整体线性分形插值的实现过程。同时提出了粒子群优化算法寻最优垂直比例因子的可能性。最后讨论了分形插值中的一些问题及发展状况。     

基于迭代函数系统的不规则曲线的模拟

给出了基于迭代函数系统（IFS）的不规则曲线的模拟方法,首先介绍了分形迭代函数系统的基本概念,然后构造出分形插值函数,最后给出了具体算法和实例。     

基于线性分形插值的实现与应用

本文给出了分形插值提取特征点和确定比例因子的一种方法。这种方法操作简单 ,易于实现 ,并给出了一些实验结果。     

基于小波域的分形图像压缩及其实现的EDA设计

研究了在小波变换域内,基于迭代分形的图像压缩方法。并用VHDL语言针对其分形匹配算法 进行了EDA设计,解决由于分形匹配搜索造成的压缩编码时间过长的问题。     

随机中点位移法在测井曲面模拟中的应用

在本文中,作者首先对随机中点位移法进行了研究和探讨,并将该插值方法应用于实际的储层参数数据处理中,取得了较好的效果。这表明随机分形插值方法是在收集数据不多甚至很少的情况下,一种简单而有效的方法,值得进一步的研究和推广。     

平面上的自相似分形及其凸包

通常一个自相似分形是由一个自相似压缩系统生成.然而,此分形的位置和轮廓难以从该自相似压缩系统直接得到.该文研究相关问题,得到了一些初步的结论.     

泰勒展开图像插值的一个改进算法

待插像素邻域内像素点处泰勒展开式的算术平均会模糊插值图像边缘.文章提出一个改进算法，采用展开式与其灰度值之差绝对值最小的泰勒展开式近似待插像素的灰度值.这种方法充分考虑待插像素与其邻域的图像信息，获得清晰的插值图像边缘.数值实验证明：这种算法简单有效且易于实现.     

DCT域分形图像压缩编码方法

首先研究了一般分形图像压缩方法存在的缺陷，然后对它进行改进。最后在ＤＣＩ域做进一步的改进。实验结果表明，和原来方法相比较，ＤＣＴ域分形图像压缩编码方法具有明显的优越性。     

图像分形压缩用于级进式传输和无损压缩

ＤＣＴ域分形图像压缩编码方法，其压缩后恢复的图像具有很好的图像质量，文中提出一种新的基于ＤＣＴ域分形图像有损压缩的图像级进式传输和无损压缩方案。实验结果证明了该方案的可行性。     

快速神经网络无损压缩方法研究

传统的人工神经网络数据编码算法需要离线训练且编码速度慢,因此通常多用于专用有损编码领域如声音、图像编码等,在无损数据编码领域应用较少。针对这种现状,该文详细地研究了最大熵统计模型和神经网络算法各自的特点,提出了一种基于最大熵原理的神经网络概率预测模型并结合自适应算术编码来进行数据压缩,具有精简的网络结构的自适应在线学习算法。试验表明,该算法在压缩率上可以优于目前流行的压缩算法Limpel-Zip(zip,gzip),并且在运行时间和所需空间性能上同PPM和Burrows Wheeler算法相比也是颇具竞争力的。该算法实现为多输入和单输出的两层神经网络,用已编码比特的学习结果作为待编码比特的工作参数,符合数据上下文相关约束的特点,提高了预测精度,并节约了编码时间。     

分形图像压缩的进展

扼要综述了几何学新理论分形（Ｆｒａｃｔａｌ）用于静止图像编码与运动图像编码的原理与研究进展。     

关于图像压缩编码算法研究的综述

回顾了图像压缩编码算法的研究发展历程,介绍了已被广泛应用的几种典型的图像压缩编码算法及其特点,阐述了图像压缩编码领域的最新研究成果一小波变换压缩编码算法的工作原理及其待解决的主要问题.     

对视频传输协议H.26L的实现及改进

针对H.26L视频编码方案中提出的一些新算法,结合实现结果做了阐述和比较,通过比较提出了改进的算法。采用了更优越的搜索方法增加了图像搜索的质量。在消除块效应方面,采用了双向插值的方法来加以处理。在编码方面,针对H.26L提出的帧内预测编码,利用图像宏块在空间上的相关性对量化后的操作块进行判断并选择是否合并,然后再进行编码,这一改进算法在对图像质量、信噪比影响不大的情况下,使图像压缩率有较明显提高,并且算法简洁,易于理解。     

基于小波域分形编码的图像插值

传统的图像插值方案(包括最近邻插值、双线性插值和B样条插值等),大多是基于图像分块的光滑连续模型。由于该模型不能很好地描述自然图像的特点,因此插值得到的图像质量不高。为寻求更有效的插值方案,首次提出了基于小波域分形编码的插值算法。该算法在FW编码的基础上,首先利用图像的局部自相似模型,通过小波树的膨胀,并借助小波域的第1级子带,对超分辨率级的第0级子带进行最优预测,再经过小波反变换来得到插值图像。标准测试图像的实验表明,该插值算法与传统的双线性插值相比,不仅可以获得清晰的纹理和边缘,而且峰值信噪比也更高,因此插值得到的图像更加精确、真实。