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摘要:
本文针对经典分形压缩算法中编码时间过长的问题提出了一种改进算法.将陈武凡教授提出的模糊聚类优化(Optimal Fuzzy Clustering,OFC)方法改进并应用于对搜索空间的软分类,匹配时通过用类内搜索取代全局搜索,降低了编码时间.相同运算环境下的仿真实验结果表明,在不影响信噪比和压缩比的前提下,与经典分形压缩算法相比,OFC算法编码速度可提高大约5倍;同近期文献报道的基于小波系数硬分类(Wavelet-based Block Classified,WBC)和基于经典LBG硬分类的快速分形压缩算法结果相比也均有明显的改善,这都证明了本文算法的优越性.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于模糊聚类优化的分形图像压缩快速算法
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 图像压缩 分形块编码 优化模糊聚类
年,卷(期) 2005,(5) 所属期刊栏目 基金项目论文
研究方向 页码范围 13-15,80
页数 4页 分类号 TP3
字数 3452字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386X.2005.05.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈武凡 第一军医大学医学图像处理全军重点实验室 45 546 14.0 21.0
2 冯前进 第一军医大学医学图像处理全军重点实验室 10 126 5.0 10.0
3 袁静 第一军医大学医学图像处理全军重点实验室 3 23 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
图像压缩
分形块编码
优化模糊聚类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
总被引数(次)
101489
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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