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基于遗传算法的分形图象压缩的分析-计算机应用技术专业论文.docx

发布:2019-03-27约3.24万字共46页下载文档
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华中科技大学硕士学位论文摘要 华中科技大学硕士学位论文 摘要 分形图象压缩是近十年来发展起来的一类图象压缩方法。由于它具有潜在的高 压缩比而受到越来越多的人的重视。目前,分形图象压缩的研究主要集中在图象值 域块分类的选择和优化,分形压缩与解压的速度平衡,压缩比的提高以及压缩质量 的改善。特别是在减少搜索的复杂度之上,研究者做了很多深入的研究,提出了许 多以分类搜索为原则的优秀的算法。但是,由于分类本身的局限性以及搜索方向的 不确定性,常常会使算法达不到全局最优解,因而造成编码算法难于达到保真度、 压缩比和压缩速度的提高。∥ / 遗传算法是模仿自然界的进化过程的一类随机优化算法,一般应用于控制参数、 约束函数等优化,对非线性,多极值问题尤为有效。本文所做的工作是:首先,针 对搜索的复杂度和使得搜索达到全局最优解的问题,对定义域块的位置和旋转进行 二进制编码,将遗传算法应用于图象分形压缩;其次,根据群体多样性原则随着进 化的进行自适应调整控制参数,从而能有效地克服传统搜索方法的缺点,快速地找 到最优解,提高压缩质量;再次,分析了基于遗传算法的分形图象压缩技术中导致 解码时小部分块迭代不收敛和分块效应的产生的原因,建立数学模型用广义收敛的 观点来看待不收敛问题,以及利用非线性滤波技术减弱分块效应:最后,算法得到 了计算实现,分析结果表明:该方法在保证图象解压质量和压缩比的同时,能够有 效地提高搜索效率。 关键词:分形图象压缩 分块迭代函数系统 四叉树 遗传算法多样性 华中科技大学硕士学位论文Abstract 华中科技大学硕士学位论文 Abstract Fractal image coding is all important image compression method developed in the last decade.Because of its high compression ratio,more and more msearehers attach importance to it.At present,researchers focus their mind mainly on how to select and optimize the classification of the range blocks,balance the speed of compression and decompression,increase the compression ratio and improve the quality of image after decompression.Especially in the field of reducing the complexity of research,many excellent algorithms based on classified research are put forward after some in—depth s加dy.But,because of the localization of classification and the uncertainty of the researching direction,we usually earl’t reach the global optimal solution.Consequently, its very hard to improve the fidelity,compression ratio,and the speed ofcompression+ Genetic Algonthm(GA)is a stochastic algorithm simulating the process of natural evolution,which is usually applied to optimize controls parameters and constralned functions.Especially,GA is efficient to nonlinear multiple—extrema problems.The content presented in this thesis is to design a GA to decrease the complexity of searching and obtain the global optimal solution in a quick way.The GA is constructed in such a way: coding the position ofthe domain block with binary c
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