【摘 要】
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分形图象处理技术是分形理论与图象处理技术结合的产物，已经在压缩编码、区域分割、模式识别等方面得到较多的应用。本文简单介绍了分形图象处理技术的机理，然后较详细地研究了
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分形图象处理技术是分形理论与图象处理技术结合的产物，已经在压缩编码、区域分割、模式识别等方面得到较多的应用。本文简单介绍了分形图象处理技术的机理，然后较详细地研究了其数学基础和理论基础，接着从以下两方面对分形图象处理技术进行了具体研究。（1）在对数据压缩的基本理论及相关标准研究的基础上，从分形编码存在的缺点出发，本文提出了三种新的分形图象压缩方法。首先结合人眼的视觉特性，提出了一种基于视觉的快速分形编码方法，在此过程中详细介绍了分形编码的原理，理论分析及实验表明，该方法确实具有解码图象视觉效果好、编码速度快等优点。其次，本文首次将粗集理论引入分形图象处理领域，利用粗集的分类能力和逻辑推理能力，对分形压缩编码进行了仔细的研究，提出了一种基于粗集的自适应分形编码方法，而后又提出了一种基于粗集和区域增长的分形编码方法。理论分析和实验验证说明将粗集引入图象处理领域在编码速度、压缩比、解码质量等方面是有效的。（2）最后，研究了一种基于迭代函数系统的新的模板匹配方法，该方法把迭代函数系统作为图象特征进行提取，并给出了相似定理及其推论。
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