一种基于字典的改进分形编码水声图像压缩算法
专利汇可以提供一种基于字典的改进分形编码水声图像压缩算法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种基于字典的改进分形编码图像压缩 算法 ，属于图像压缩与处理领域。考虑到传统的分形编码方式编码时间长，每次图像进行编码都要在原图像 基础 上重新生成字典（又称码本），不同的图像具有不同的字典，即使同一幅图像，不同的分割方式也产生不同的字典，针对上述问题本发明采用固定字典的方法进行分形编码，并从字典的生成、扩充及分类三方面来改进分形编码算法。该发明提出的算法具有更快的编码速度，解码只需一次 迭代 具有极快的解码速度。在压缩比方面，较以往算法有显著提高。，下面是一种基于字典的改进分形编码水声图像压缩算法专利的具体信息内容。
1.一种基于字典的改进分形编码水声图像压缩算法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤一：Julia集图像生成；
步骤二：字典的生成及扩充；
步骤三：字典的分类；
步骤四：编码；
步骤五：解码。
2.根据权利要求1所述的一种基于字典的改进分形编码水声图像压缩算法，其特征在于：步骤一中Julia集图像生成包含以下步骤：
(1) 初始化
设定图像 的分辨率为 ，参数 ，a, b, p, q为可设定的参数，c为复参数。逃逸半径 ，最大迭代次数 。建立坐标系：轴为实数轴，轴为虚数轴，和 的取值范围 分别为 ： ，则图像中的 点步长为： ；
，令 中每个点的像素值为0；
(2) 循环
选择点 ， ； ，完成以下迭代：
； ； ；
； ； ；
(3) 迭代循环控制
计算模： ，若 ，则选择颜色 ，转到第④步，否则，转到第②步；
(4) 着色
对点 着颜色 ，并且选择下一个像素点，转第②步；
(5) 所有点完成着色，获得Julia集图像；
为生成不同尺寸的字典，本发明分别设置图像分辨率为 、 、 、
，由上一步在M集中所取的每一个点作为参数c，可生成大量形状各异的Julia集图像。
3.根据权利要求1所述的一种基于字典的改进分形编码水声图像压缩算法，其特征在于：步骤二中字典的生成及扩充包含以下几个步骤：
（1）分割Julia集图像生成不同尺寸的字典；
（2）扩充字典；
（3）剔除字典中的冗余。
4.根据权利要求1所述的一种基于字典的改进分形编码水声图像压缩算法，其特征在于：步骤三中字典分类考虑了以下两个因素针对三种不同尺寸的字典，分别采用以下策略：
（1） 字典分类
① 按 图像块每个像素点进行编号，见说明书附图3；
② 按式 计算每一个块的特征值 ；
（5-1）
式中， ；为图中编号为 的点的像素值；为该块的像素均值。
③ 根据特征值设置不同的类。按照第②步运算规则， 图像块的特征值不重复共计
511个（不存在全0的二值块），每一个特征值对应 字典中的一类；
④ 对于字典中的每个块，根据其特征值 ，按下列规则决定是否将其放入到其所对应的类（记该类为 ）中：
a. 若 为空集，则直接放入，否则，转到b；
b. 计算该块与 中已存在的块的PSNR（峰值信噪比），若结果均小于某预设阈值（本文设置 ），且 中块的数量未达到N，则放入，否则舍弃；
进行此步的筛选，可以避免字典中包含的块相似性过高，增加每一类中块与块之间的差异性，有利于提高编码时的匹配精度；
⑤ 对字典中所有块进行第④步操作，完成字典分类；
（2）字典分类
① 按双线性差值方法将 字典中图像块的尺寸由4×4缩小为3×3；
② 按 字典分类方法进行分类；
（3） 字典分类
①按双线性差值方法将 字典中图像块的尺寸由 缩小为 ，对 图像块每个像素点进行编号，见说明书附图4；
② 按式（5-2）计算每一个块的特征值 。
（5-2）
式中， ； ；为图5.4中编号为 的点的像素值；
为该块的像素均值；
③ 按照第②步运算规则， 图像块的特征值不重复共计8192个，每一个特征值对应字典中的一类；
④对字典中的每个块按照 字典分类中的第④、⑤步操作，完成筛选和分类。
5.根据权利要求1所述的一种基于字典的改进分形编码水声图像压缩算法，其特征在于：步骤四编码中包含以下步骤：
（1）载入照步骤一、二和三生成的字典；
（2）设置R块阈值 ，匹配误差阈值 ；
（3）对图像进行值域块分割；
（4）根据值域块分割尺寸选择相应尺寸的字典作为匹配搜索时的码本；
（5）对于每一个R块，计算其方差 ，按如下步骤进行搜索匹配，获得分形码（分形码包括最佳匹配块在字典中的位置以及对比度因子 和灰度偏移量 ）：
① 若 ，则视该R块为平滑块，可选字典中的任意块为最佳匹配块，因此无需搜索即可直接输出分形码；
②若 则根据R块尺寸按式 或
计算该R块的特征值 ，在字典中选择其所对应的类 ，在 中进行搜索匹配，完成编码；
（6）对所有R块执行步骤（5），量化分形码，输出形成编码文件。
6.根据权利要求1所述的一种基于字典的改进分形编码水声图像压缩算法，其特征在于：步骤五解码中包含以下步骤：
（1）载入按上述步骤生成的字典；
（2）由编码文件读出R块、每一个R块对应的最佳匹配块在字典中的位置、对比度因子、灰度偏移量等信息；
（3）定义一个与原图像同样大小的图像X，用来保存解码图像；
（4）对于X中的每一个R块，根据其分形码在字典中找到其最佳匹配块D，然后由恢复；
（5）所有R块恢复之后，拼贴组成解码图像。
7.根据权利要求3所述的一种基于字典的改进分形编码水声图像压缩算法，其特征在于：分割Julia集图像生成不同尺寸的字典，包含以下尺寸的字典：
① 生成字典
a. 将 、 Julia集图像分割为 子块；
b. 将 J集图像分割为 、 、 子块；将 J集图像分割为 、 、
、 子块，对以上生成的子块，采用像素平均的方法将其尺寸变换为 ；
② 生成字典
a. 将 、 J集图像分割为 子块；
b. 将 J集图像分割为 、 、21×21子块；将 J集图像分割为 、12
×12、 、 、42×42子块，对以上生成的子块，采用像素平均的方法将其尺寸变换为；
③ 生成字典
a. 将 、 J集图像分割为4×4子块；
b. 将 J集图像分割为 、 、 子块；将 J集图像分割为 、
、 、 子块，对以上生成的子块，采用像素平均的方法将其尺寸变换为4×4。
8.根据权利要求3所述的一种基于字典的改进分形编码水声图像压缩算法，其特征在于：
扩充字典采用以下三种方式：
① 素数相乘：将字典中的每个子块乘以不同的素数（选用素数可以避免与某数相乘后的块跟与其它数相乘后的块构成比例关系），然后对256取模，生成新的图像块，最后将新图像块加入到字典中；
② 加入高斯噪声。考虑到水声图像普遍存在噪声，而J集图像分割后的块均为无噪声图像块，为了使字典与水声图像块更好地匹配，本发明通过加入高斯噪声使字典中的块像素变化更具随机性和多样性，以满足水声图像编码需要；
③ 进行等距变换。为降低匹配误差，参照基本分形编码过程，对生成的字典进行8种等距变换，扩充字典容量。
9.根据权利要求3所述的一种基于字典的改进分形编码水声图像压缩算法，其特征在于：
剔除字典冗余包含以下两个步骤：
① 除去字典中的常值块（所有点像素值相同的块）。此类块在分形编码匹配时只能与常值R块匹配，而常值R块则可以与任意块匹配（只需将对比度因子 设置为0），故此类块不需要留在字典中；
② 除去字典中具有线性相关关系的块。由分形编码匹配过程可知，具有线性相关关系的块，匹配效果是一样的，只存在匹配参数上的差异，因此只需保留一个即可。
一种基于字典的改进分形编码水声图像压缩算法
技术领域
背景技术
发明内容
6分割时，字典法块效应较明显。
附图说明
具体实施方式
设定图像 的分辨率为 ，参数 ，a, b, p, q为设定的参数。逃逸半径
，最大迭代次数 。建立坐标系：轴为实数轴，轴为虚数轴，和 的取值范围分别为：
，则图像中的点步长为： ； ，令 中每
个点的像素值为0。
； ； ；
； ； 。
首先将步骤一生成的Julia集图像的灰度值范围经线性变换扩展到0 255。
~
b. 将 J集图像分割为 、 、21×21子块；将 J集图像分割为 、12
×12、 、 、42×42子块，对以上生成的子块，采用像素平均的方法将其尺寸变换为。
b. 将 J集图像分割为 、 、 子块；将 J集图像分割为 、
、 、 子块，对以上生成的子块，采用像素平均的方法将其尺寸变换为4×4。
① 按 图像块每个像素点进行编号，见说明书附图3。
素值；为该块的像素均值。
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