基于遺傳算法與視覺特性的分形圖像壓縮編碼.pdf

1、隨著多媒體技術和計算機通信的日益發(fā)展，具有龐大數(shù)據(jù)量的數(shù)字圖像極大地制約了圖像通信。采用有效的壓縮編碼技術刪除冗余，以盡量少的比特數(shù)存儲圖像，并同時保證圖像的質(zhì)量，己成為研究的熱點。分形圖像可進行壓縮的原因是其圖像具有高度的自相似仿射特性。本論文從理論和實踐上介紹了不同于傳統(tǒng)方法的壓縮算法-基于遺傳算法與視覺特性的分形圖像壓縮算法。作者采用迭代函數(shù)系統(tǒng)(IFS)對圖像進行壓縮。主要以不動點定理和拼貼定理作為理論基礎，對給定的圖像，尋找一

2、組由壓縮仿射變換構成的IFS，使圖像通過仿射變換后盡可能與其相似。圖像的解碼，不依賴于原始圖形，對任意初始圖像，用IFS反復迭代，就能將原始圖像重現(xiàn)。因此，編碼文件只需存儲IFS碼，從而能得到較高的壓縮比。 分形圖像壓縮的最終目的是要獲得一個較好的IFS，使它的吸引子與原始圖像盡可能的相似，可以把這個搜索問題看成是一個優(yōu)化過程。這個優(yōu)化過程是在大空間搜索和具有許多復雜約束的知識背景下進行的。傳統(tǒng)的經(jīng)典算法難以解決此問題，于是作者

3、采用具有人工智能技術的遺傳算法來尋找最優(yōu)解。遺傳算法從種群開始搜索，每個種群所獲得的知識都被嵌入了其成員的染色體中。在進化過程中，它引入了自然進化和適者生存的原理，在復雜和變化的環(huán)境中尋找最有利的生存方式，可以以較大的概率較快速地找到最優(yōu)解。 論文首先介紹了迭代函數(shù)系統(tǒng)和遺傳算法的基本定理和原理，它們是該課題研究的理論基礎。然后，介紹了傳統(tǒng)的分形算法。最后作者提出了一種改進的用于求解具有全局最優(yōu)的自相似分塊匹配的遺傳算法，詳細地