双层非负矩阵分解的分形图像压缩算法

• 作者: 方美东 王辉 张爱华
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 非负矩阵分解 投影非负矩阵分解 正交匹配追踪 K均值聚类 稀疏分形图像压缩
• 年，卷（期）: 2022,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理|Graphics and Image Processing
• 页码范围: 204-213
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009-0350

摘要

分形图像压缩作为一种基于结构的图像压缩技术,在许多图像处理中得到了应用.但是分形图像压缩的编码阶段非常耗时,且重建图像的质量效果不佳.针对这些问题,提出了一种基于双层非负矩阵分解的分形图像压缩编码算法.在传统的非负矩阵分解理论上,将投影非负矩阵分解与L3/2范数约束相结合,可以在较短的时间内提取具有代表性的图像特征.算法采用双层非负矩阵分解提取原始图像的特征,对图像的特征进行K均值聚类,根据对应索引得到分类的图像块,在相应类别块里进行正交稀疏分解得到分形码,最后重建图像.实验结果表明,与快速稀疏分形图像压缩理论重建的图像相比,双层非负矩阵分解的分形压缩算法提高了重建图像的质量,同时缩短了编码时间.