[发明专利]一种自适应快速分形图像压缩方法

摘要

本发明提出了一种自适应快速分形图像压缩方法，该方法涉及计算机信息技术领域，具体地涉及图像压缩领域。本压缩方法对静态图像和运动图像都能进行自适应压缩。本发明将自适应量化方法与快速分型理论结合。首先判断平滑区与非平滑区，将图像分为多个子图像块；对子图像块采用JPEG算法压缩处理，并进行DCT变换后对DC分量进行DPCM编码处理得到自适应块；根据生成的自适应块建立定义域块库；根据已建立的定义域块库分割值域块，提取自适应块的均值和方差两个特征,用K个值域块类的聚类中心对自适应块进行聚类,得到相应的K个定义域块类。最后将K个值域块类和对应的K个定义域块类匹配，得到自适应图像基于K均值聚类的快速分型压缩图像。

主权项

一种自适应快速分形图像压缩方法，该方法涉及计算机信息技术领域，具体地涉及图像压缩领域，其特征是：该方法的实现步骤如下:步骤1：根据原始图像标号矩阵统计子块中各个标号出现频率，求出最大值，将最大值与判决阈值比较，大于判决阈值则子图像块判定为平滑区,否则继续判断子图像块尺寸是否为标准尺寸，是则按照四叉树方式将图像分成多个子图像块，逐个对子图像块进行扫描，获取扫描后的当前子图像块；    步骤2：对当前子图像块采用JPEG算法压缩处理，对当前子图像块2维DCT变换后，DC分量进行DPCM编码处理，对AC分量扫描后按照幅值从大到小排序，然后量化、编码，生成自适应块，同时对地址数据嫡编码，实现图像自适应过程；    步骤3：根据生成的自适应块建立定义域块库，定义域块的搜索步长为r，并去掉平坦定义域块，即灰度标准差小于某个给定阈值的块，平坦块完全可用灰度值等于值域块均值的常数块来代替，这就减小了聚类数目和搜索空间；    步骤4：根据已建立的定义域块库分割值域块，将灰度标准差小于某个阈值n的值域块视为平坦块，直接用灰度值等于值域块均值的常数块来逼近，提取值域块的均值和方差两个特征，利用这两个特征进行K均值聚类，得到K个值域块类；    步骤5：提取自适应块的均值和方差两个特征，用K个值域块类的聚类中心对自适应块进行聚类，得到相应的K个定义域块类，最后将K个值域块类和对应的K个定义域块类匹配，得到自适应图像基于K均值聚类的快速分型压缩图像。