基于模糊聚类优化的分形图像压缩快速算法

被引：4

作者：

袁静

冯前进

陈武凡

机构：

[1] 第一军医大学医学图像处理全军重点实验室

[2] 第一军医大学医学图像处理全军重点实验室广东广州

[3] 广东广州

来源：

计算机应用与软件 | 2005年 / 05期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

图像压缩; 分形块编码; 优化模糊聚类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN919.81 [图像编码];

学科分类号：

0810 ; 081001 ;

摘要：

本文针对经典分形压缩算法中编码时间过长的问题提出了一种改进算法。将陈武凡教授提出的模糊聚类优化(OptimalFuzzyClustering,OFC)方法改进并应用于对搜索空间的软分类,匹配时通过用类内搜索取代全局搜索,降低了编码时间。相同运算环境下的仿真实验结果表明,在不影响信噪比和压缩比的前提下,与经典分形压缩算法相比,OFC算法编码速度可提高大约5倍;同近期文献报道的基于小波系数硬分类(WaveletbasedBlockClassified,WBC)和基于经典LBG硬分类的快速分形压缩算法结果相比也均有明显的改善,这都证明了本文算法的优越性。

引用

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