基于灰度共生矩阵和同步正交匹配追踪的分形图像压缩

• 作者: 杨蒙蒙 张爱华
• 来源期刊: 计算机应用
• 关键词: 分形图像压缩 灰度共生矩阵 相似性度量 灰度匹配 稀疏系数 同步正交匹配追踪
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与多媒体计算|Virtual reality and multimedia computing
• 页码范围: 1445-1449
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071132

摘要

针对传统分形图像压缩中存在计算复杂度高以及编码时间较长的问题,提出了一种基于灰度共生矩阵纹理特征的正交化分形编码算法.首先,从特征提取和图像检索的角度建立起范围块和域块之间的相似性度量矩阵,由此将全局搜索转化为局域搜索来缩减码本;然后,定义一个新的规范块作为新的灰度描述特征,从而简化了块之间的变换过程;最后,引入同步正交匹配追踪(SOMP)稀疏分解正交化分形编码的概念,将块之间的灰度匹配转化为求解相应的稀疏系数矩阵,进而实现了一个范围块和多个域块之间的匹配关系.实验结果表明,与稀疏分形图像压缩(SFIC)算法相比,所提算法在不降低图像重建质量的前提下节省平均约88％的编码时间;与双交叉和特征算法相比,所提算法能够在保持更好的图像重建质量的同时显著缩短编码时间.