基于SNAMG分割的分形图像压缩方法  

Fratcal Image Compression Based on the Segmentation of Square Non-Symmetry Anti-Packing

作　　者：贺杰[1] 郭慧[2] 李琳[3] 

机构地区：[1]梧州学院广西高校行业软件技术重点实验室,广西梧州543002 [2]梧州学院信息与电子工程学院,广西梧州543002 [3]武汉科技大学计算机科学与技术学院,湖北武汉430081

出　　处：《湘潭大学自然科学学报》2015年第3期93-100,共8页Natural Science Journal of Xiangtan University

基　　金：广西自然科学基金项目(2013GXNSFBA019276;2013GXNSFBA019275);广西高校科研项目(2013YB227;2013YB228);武汉科技大学青年科研骨干基金项目(2014XZ017)

摘　　要：针对分形图像压缩的编码速度与解码质量难以均衡优化的问题,依据人类视觉系统特性,使用视觉阈值对图像的SNAMG分割方法进行优化,建立了自适应子块分割机制,并将其用于改进编码过程.实验表明,较之Jacquin的经典分形算法,本文算法能够获得30~40倍的加速比和更好的解码质量.Directed against the balanced optimization of the fratcal coding speed and decoding quality,based on the characteristics of human visual system,this paper uses visual threshold to optimize the non-overlapping square anti-packing segmentation method of images,establishes a self-adaptive segmentation mechanism of sub-blocks and applies it to improve fractal encoding.According to the experimental result,the algorithm in this paper can obtain 30 to 40times speed-up ratio and better decoding quality compared with the classical fractal algorithm of Jacquin.

关 键 词：分形图像压缩 视觉阈值 SNAMG 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]