基于质心特征和重要敏感区域分类的分形图像压缩算法

摘要：

图像压缩是数据传输和存储中必不可少的过程,分形图像压缩方法因其压缩方法简单、可任意尺度下重构、解码速度快且压缩比高具有独特优势,但传统分形图像压缩方法存在编码时间过长的缺陷.针对压缩比和恢复效果之间的不平衡问题,在确保图像恢复效果前提下,需要解决编码时间过长的问题.因此,提出了一种基于质心特征和重要敏感区域分类的分形图像压缩算法,通过构造质心特征,将基本分形算法中R块在码本中搜索最小均方误差MSE的问题转换为利用质心特征码本寻找最佳匹配块的问题,简化了块搜索过程,将全局搜索变为局部搜索,同时对重要敏感区域采取全局搜索的方式,以增强恢复图像的视觉效果.实验仿真结果表明,质心特征方法可以有效缩短编码时间,在保证图像恢复效果前提下,本文所提算法相较于基本算法最高可以节省大约64％的编码时间,相较于双交叉和特征方法,可以达到更好的恢复效果.

关键词：分形图像压缩、质心特征、重要区域、压缩比、编码时间

所属期刊栏目：42

分类号：TN919.81

资助基金：国家自然科学基金61271007

在线出版日期：2020-06-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：869-876