【摘 要】
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该论文对分形编码理论进行了深入的研究和探讨,重点研究了图像分形编码的收敛性问题及分形混合编码方法.对图像分形编码的收敛性问题进行了研究,提出了广义收敛的分形图像压
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该论文对分形编码理论进行了深入的研究和探讨,重点研究了图像分形编码的收敛性问题及分形混合编码方法.对图像分形编码的收敛性问题进行了研究,提出了广义收敛的分形图像压缩编码方法,并证明了该编码方法可以提高重建图像质量;研究了分形和矢量量化编码的结合问题,提出了一种新的分形矢量量化编码方法,使编码的码书不需外部训练,解码不需要迭代运算;分析和研究了神经网络的聚类和分类性能,提出利用神经网络方法设计分形矢量量化码书和对图像分割块进行聚类的编码方法,消除了数据的冗余;对分形和小波混合编码方法进行了分析和研究,提出了一种基于小波变换的分形图像压缩编码方法,降低了匹配搜索量,改进了压缩比和峰值信噪比.
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