[发明专利]一种分形图像编码方法

说明书

技术领域

本发明是关于数字图像压缩领域，特别涉及一种基于简单图像子块的快速分形图像编码实现方法，能直接应用于二维静态图像的压缩，尤其是对自然图像等自相似性高的图像。

背景技术

在过去的几十年中，计算机的存储容量随着应用程序的膨胀而迅速增加。随着存储技术的发展，每单位面积存储介质可存储的数据也呈几何级上升，而每兆字节的价格从几百美元急剧下跌到几美分。但随着多媒体、遥感、图像处理及应用等技术的发展，所需存储与处理的视频图像，声音等数据越来越多。如果要存储大型视频与图形文件，则需要的存储量是惊人的。根据计算，一小时的数字视频文件要占2.2G字节的存储空间，是一个小时的数字文件的两百万倍。如此大的数据量，不经过压缩而存储在实际应用中是很难做到的。而在数据在传输中，使图像，图像，声音，动画等多媒体信息时，特别是有较高的质量要求时，不仅需要占用相当大的存储空间，而且需要相当高的数据传输率。

由此可见，压缩编码技术的研究显得特别有意义，也正是由于压缩编码技术及传输技术的不断发展、更新，推动了现代多媒体技术应用的迅速发展，这项技术将会是正在建设的数字信息化社会所依赖的主要技术基础之一。

目前最流行的有损压缩标准主要是国际标准化组织和国际电信联盟制定的国际标准，包括JPEG、JPEG2000、H.26X系列以及MPEG系列。其中JPEG、JPEG2000是静态图像压缩标准，H.26X系列以及MPEG系列是运动图像压缩标准。JPEG的核心算法采用DCT(离散余弦变换)，其压缩原理是：对图像数据进行8×8分块，然后进行DCT变换，获得8×8变换域的系数，由于大系数值较为集中在图像的低频区域，而高频区的系数值小，因此可以忽略某些高频系数，使图像数据得以压缩。而JPEG2000采用了对图像进行不同分辨率金字塔形的存贮。通过图像进行“小波变换”(Wavelets Transformation)，可以避免原来JPEG的分块边界效应，同时借助小波变换的优良特性，使图像可以根据需要恢复成不同的分辨率和数据量，其细节保真程度明显优于同等压缩率的JPEG图像。

目前的图像压缩软件的核心一般是基于DCT或者小波变换的，由于这些算法的自身局限性，采用这些算法开发的压缩软件普遍存在着压缩比率、图像质量等不够理想或者在两者不能同时兼顾的问题。

因而在新的条件、新的环境下采用新的理论体系，研究一种新的图像压缩方法，使得经该系统压缩的数字图像能够在很窄的带宽中快速、流畅地进行传递，就显得非常有必要。

上述传统图像压缩软件的核心一般是是以数学中的调和分析(HarmonicAnalysis)为基础，从数字信号处理的角度出发，通过不同的基函数的线性组合形式来描述信号。比如JPEG方法是利用DCT变换，而JPEG2000则采用离散小波变换作为其基本单元。

然而自然图像所伸展的空间与以上小波分析中假定的函数空间相去甚远，故此小波分析等不是一个表达自然图像的理想工具。不仅如此，随着图像技术的广泛应用，特别是通信的实时性对图像压缩比的要求较高，传统压缩算法普遍存在着压缩比率、图像质量等不够理想或者在两者不能同时兼顾的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种分形图像编码方法，能够图像压缩质量和压缩速度。

为了解决上述问题，本发明提供了一种分形图像编码方法，包括如下步骤：将原始图像分割成多个互不重叠的大小相同的块；根据所分割的块的大小构成多成分基元块字典；对每一个分割后的块，在多成分基元字典中搜索最优匹配块。

现有技术中分形编码速度慢的本质原因在于传统分形编码是对每一个值域R块，在由定义域D块及其仿射变换块构成的匹配库中搜索出最佳匹配块D^*，并记录参数的过程。由于匹配库容量大，且搜索量大，因此分形编码的时间十分耗时。每一个值域R块的编码时间复杂度为T＝O(Nd)，其中Nd是匹配库所含元素的个数，往往非常巨大。

针对编码速度问题，目前已有的改进工作可以归纳为以下两类：

1、匹配库分类

为了减少搜索区域，将匹配库进行分类则是对这一想法的一种具体实现。根据定义域D块自身的属性(方差、均值等)，将所有定义域块分成m个子类，满足：Ω＝Ω₁∪Ω₂∪…Ω_m。其中Ω为所有D块的总和。由于同一类中的图像块之间存在着较高的相似性，匹配时对每一个R块，只在其对应类的相同类中搜索。类分得越精细，区域块搜索的范围越小。从而大大节约搜索时间的目的。