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题名分形图像编码中的特征差值分类法
被引量：4
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作者
陈毅松
金翔宇
孙正兴
张福炎
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机构
南京大学多媒体计算机技术研究所
南京大学软件新技术国家重点实验室
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2001年第7期870-875,共6页
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基金
国家自然科学基金青年基金资助 (6 990 30 0 6 )
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文摘
基于分形的图像编码方法具有高压缩比、分辨率无关性、快速解码等优越性质 .编码时间过长是分形图像压缩的主要缺点之一 ,对定义域和值域的分类匹配搜索能够有效地加速编码过程 ,是解决上述问题的重要手段之一 .在简单介绍当前常用的分类算法的基础上 ,基于分形编码的收缩特性提出一种特征差值分类算法 ,该方法原理简单 ,实现方便 ,灵活性强 ,能够和多种其它算法相结合 ,有效地排除不符合收缩特性的“伪匹配”,快速找到最优的匹配 ,节约编码时间 。
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关键词
分形
图像编码
分类算法
特征差值
迭代函数
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Keywords
fractal, image coding, classification, feature difference
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分类号
TN919.81
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.41
[电子电信—信息与通信工程]
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