【摘 要】
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给出了一个基于ρ｜ｒ｜图象模型的预测模型，用来预测分形图象编码中图象子块编码匹配成功的可能性以及匹配搜索空间的有效范围。并以此模型为根据提出一种基于预测模型的分形图象压
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给出了一个基于ρ｜ｒ｜图象模型的预测模型，用来预测分形图象编码中图象子块编码匹配成功的可能性以及匹配搜索空间的有效范围。并以此模型为根据提出一种基于预测模型的分形图象压缩编码方案，大大减少了分形图象编码中不必要的尝试匹配搜索计算。实验结果表明该方案能够有效提高分形图象的编码速度，具有很高的实用价值。
A prediction model based on ρ | r | image model is proposed to predict the possibility of successful matching of image sub-block codes in fractal image coding and the effective range of matching search space. Based on this model, a fractal image compression scheme based on prediction model is proposed, which greatly reduces the unnecessary attempt of matching search calculation in fractal image coding. Experimental results show that the proposed scheme can effectively improve the coding speed of fractal images and is of high practical value.
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