李高平，宋建成

(西南民族大学计算机科学与技术学院，四川 成都 610041)

图像块自相似特征的快速分形编码算法

李高平，宋建成

(西南民族大学计算机科学与技术学院，四川 成都 610041)

为了解决全搜索分形图像编码算法在编码过程中range块和domain块匹配特别耗时问题，定义了每个range块和domain块的自相似特征，由于在自仿射变换下最优匹配块间的自相似特征应该接近，因此，每个range块的最优匹配块搜索范围仅限在与其自相似特征接近的domain块邻域内，变全局搜索为局部搜索.六幅图像的仿真结果表明，它确实能够在PSNR降低0.48dB(其结构相似性SSIM值仅下降0.0015)的情况下，平均耗时仅为全搜索分形编码算法的18.65%左右，而且也优于其他特征算法，所提算法达到了加快编码过程速度的目标.

图像压缩；分形图像编码；四邻域像素值平均；自相似特征

分形图像压缩编码算法是一种基于图像具有的自相似性来实现图像数据压缩的新一代有损编码方法，用压缩映射集来表达图像信息，并用迭代的方式来恢复原图像.但它有一个明显的缺点，编码过程需要花费大量时间才能完成在一个数量庞大的码书中找寻出每个与编码range块相匹配的domain块，使其计算复杂性很高，进而限制了它在图像压缩领域的运用.近年来，在尽量不降低图像质量的情况下来加快分形编码速度，成为许多学者研究的重要内容，通过提出的措施也取得了较好的加速效果[1-16].其采用的措施主要有分类法和……