【摘 要】
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该文主要研究了如何利用图象本身存在的自相似性、以及经过图象变换预处理后的相似性,进行图象编码与图象插值的问题.结合图象本身存在的自相似性,首先对分形图象编码算法进
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该文主要研究了如何利用图象本身存在的自相似性、以及经过图象变换预处理后的相似性,进行图象编码与图象插值的问题.结合图象本身存在的自相似性,首先对分形图象编码算法进行了研究,提出了基于变换预处理的分形图象编码算法,实验结果表明,变换域的相似性更加便于现有的分形编码算法加以利用,实现高效的图象压缩;接着,分析了基于分层树集合分割(SPIHT)的图象编码算法实现中存在的码元发送次序的问题,给出了相应的改进方案,改进方案提高了原实现算法的编码效率;然后,提出了一种新的变换域的图象插值算法--子带图象插值算法(SBII),实验结果显示该算法具有较好的性能;最后对插值图象的评价标准作了讨论,提出了数字图象绝对分辨与相关分辨率的概念,澄清了图象分辩率与图象尺寸之间的概念混淆,用这一评价标准对图象插值算法评价的结果同样表明了子带图象插值算法(SBII)具有较好性能.
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