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![分形圖像編碼加速和紋理分割方法的研究.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/16/17/d66f1e3b-f040-4f9e-a9c8-117bc9811612/d66f1e3b-f040-4f9e-a9c8-117bc98116121.gif)
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文檔簡介
1、本文所研究的問題包含兩方面的內(nèi)容:分形圖像編碼加速和紋理分割。這兩方面都是目前圖像處理領域的研究熱點。 為了提高分形編碼的速度,本文提出了一種細節(jié)信息分類(DetailInformationClassification,簡稱DIC)與結(jié)構(gòu)相似(StructureSimilarity,簡稱SSIM)指標相結(jié)合的快速分形編碼方法。本文提出的DIC方法是一種新的分類方法,將圖像塊的內(nèi)部灰度細節(jié)信息的分布狀況作為分類標準對定義域塊庫進行
2、分類,這樣可以達到較好的分類效果從而保證了解碼圖像的質(zhì)量。SSIM指標最初是用在圖像質(zhì)量度量領域的,將該指標引入分形編碼中是因為與傳統(tǒng)分形編碼過程相比SSIM不但考慮圖像塊之間的亮度和對比度的關系,而且還將圖像塊的結(jié)構(gòu)信息作為一個重要的匹配參數(shù),同時SSIM的匹配運算時間只有傳統(tǒng)匹配方式的一半。SSIM指標比傳統(tǒng)分形編碼的匹配運算過程速度快、匹配精度高。試驗表明,將DIC和SSIM相結(jié)合不但可以極大地縮短分形編碼運算時間,而且保持較高的
3、解碼質(zhì)量。當分類數(shù)為30和ε=0.8(SSIM指標的閾值)時分形編碼的速度比傳統(tǒng)分形編碼提高了68.48倍,解碼質(zhì)量為32.14db,比傳統(tǒng)編碼方法低0.95db。在不考慮旋轉(zhuǎn)反射變換的情況下,速度提高了505.54倍,解碼質(zhì)量為29.86db,質(zhì)量損失3.23db。 紋理分割是圖像分割的一部分,在圖像處理領域一直是研究的熱點。不同的紋理有各自不同的特征,所以紋理分割的關鍵就是有效的提取不同紋理的特征,進一步將各種紋理準確的區(qū)分
4、開。本文引入多尺度自回歸滑動平均(MultiscaleAutoregressiveMovingAverage,簡稱MARMA)模型,用該模型的參數(shù)作為紋理的特征。對圖像進行多尺度分析,可以有效地提取圖像在不同尺度上的信息。對原始圖像進行Haar小波變換,可以得到一系列不同尺度的圖像序列,進一步對變換后的圖像序列建立MARMA模型,并用小生境遺傳算法對MARMA模型進行參數(shù)估計,由于不同紋理的參數(shù)向量在分布上具有明顯的可分性,所以可以將得
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