[發(fā)明專利]一種基于四叉樹與鄰域搜索相結(jié)合的分形圖像壓縮方法

無效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210065874.6
• 申請(qǐng)日: 2012-03-13
• 公開（公告）號(hào): CN102595141A
• 公開（公告）日: 2012-07-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 祁斌川;丁建國
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院上海應(yīng)用物理研究所
• 主分類號(hào): H04N7/26
• 分類號(hào): H04N7/26
• 代理公司: 上海智信專利代理有限公司 31002
• 代理人: 鄧琪

1.一種基于四叉樹與鄰域搜索相結(jié)合的分形圖像壓縮方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，設(shè)定四叉樹的最大深度、最小深度以及誤差閾值；

步驟2，載入圖像，按所述最小深度把所述圖像分割成多個(gè)呈矩陣形式排列的不重疊的待匹配的值域塊，以及把所述圖像分割成多個(gè)呈矩陣形式排列的可重疊的定義域塊，所有的所述定義域塊構(gòu)成每個(gè)所述值域塊對(duì)應(yīng)的定義域塊池；

步驟3，提取一個(gè)所述待匹配的值域塊作為當(dāng)前值域塊；

步驟4，在所述當(dāng)前值域塊對(duì)應(yīng)的所述定義域塊池中，搜索與所述當(dāng)前值域塊對(duì)應(yīng)的多個(gè)鄰域定義域塊；

步驟5，求取每個(gè)所述鄰域定義域塊的仿射變換，將每個(gè)所述仿射變換與當(dāng)前值域塊進(jìn)行匹配，并分別計(jì)算每個(gè)所述仿射變換與當(dāng)前值域塊的均方差；

步驟6，判斷所述均方差是否小于所述誤差閾值，如果是則執(zhí)行步驟7，否則執(zhí)行步驟8；

步驟7，記錄所述當(dāng)前值域塊、所述小于誤差閾值的均方差對(duì)應(yīng)的鄰域定義域塊和仿射變換，然后執(zhí)行步驟11；

步驟8，判斷所述當(dāng)前值域塊的分割深度是否為最大分割深度，如果否執(zhí)行步驟9，否則執(zhí)行步驟10；

步驟9，將所述當(dāng)前值域塊按四叉樹分割成四個(gè)值域子塊，并將四個(gè)所述值域子塊作為待匹配的值域塊，將當(dāng)前值域塊對(duì)應(yīng)的所述定義域塊池中的全部定義域塊按四叉樹分割成定義域子塊，所有的所述定義域子塊構(gòu)成與四個(gè)所述值域子塊對(duì)應(yīng)的定義域塊池，返回步驟3；

步驟10，選擇所述當(dāng)前值域塊對(duì)應(yīng)的最小均方差，記錄所述當(dāng)前值域塊、所述最小均方差對(duì)應(yīng)的鄰域定義域塊和仿射變換；

步驟11，判斷所述待匹配的值域塊是否全部匹配完成，如果是則流程結(jié)束，否則返回步驟3。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于四叉樹與鄰域搜索相結(jié)合的分形圖像壓縮方法，其特征在于，所述四叉樹的最大深度為4×4。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于四叉樹與鄰域搜索相結(jié)合的分形圖像壓縮方法，其特征在于，所述四叉樹的最小深度為(M/2)×(M/2)，M為所述圖像的邊長(zhǎng)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于四叉樹與鄰域搜索相結(jié)合的分形圖像壓縮方法，其特征在于，在所述步驟2中，按兩倍的所述最小深度把所述圖像分割成多個(gè)呈矩陣形式排列的可重疊的定義域塊。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于四叉樹與鄰域搜索相結(jié)合的分形圖像壓縮方法，其特征在于，在所述步驟4中，采用行鄰域搜索法搜索所述當(dāng)前值域塊所在行及其鄰近兩行所確定的所述當(dāng)前值域塊對(duì)應(yīng)的定義域塊池中的多個(gè)定義域塊作為所述當(dāng)前值域塊的鄰域定義域塊。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于四叉樹與鄰域搜索相結(jié)合的分形圖像壓縮方法，其特征在于，在所述步驟4中，采用列鄰域搜索法搜索所述當(dāng)前值域塊所在列及其鄰近兩列所確定的所述當(dāng)前值域塊對(duì)應(yīng)的定義域塊池中的多個(gè)定義域塊作為所述當(dāng)前值域塊的鄰域定義域塊。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于四叉樹與鄰域搜索相結(jié)合的分形圖像壓縮方法，其特征在于，在所述步驟4中，采用近鄰域搜索法搜索以所述當(dāng)前值域塊為中心的相鄰區(qū)域所確定的所述當(dāng)前值域塊對(duì)應(yīng)的定義域塊池中的多個(gè)定義域塊作為所述當(dāng)前值域塊的鄰域定義域塊。