分形图像压缩

资 源 简 介

分形图像压缩

详 情 说 明

分形图像压缩是一种基于数学变换的图像压缩技术，其核心思想是利用图像的自相似性来减少数据量。这种方法特别适合处理具有重复结构的自然图像。

算法工作原理可以概括为以下几个关键步骤： 首先将输入图像分割成若干个不重叠的范围块（range blocks）和更大的域块（domain blocks）。范围块通常是2n×2n大小的子区域，而域块则是n×n大小的区域。系统会通过平均降采样将较大的域块缩小到与范围块相同的大小。

然后程序会为每个范围块寻找最匹配的变换域块，这个过程涉及计算各种仿射变换（如旋转、缩放、镜像等）后的域块与目标范围块之间的相似度。匹配过程通过最小化两者之间的误差度量（通常使用均方误差）来完成。

压缩后的数据保存的是这些变换参数而非原始像素值，包括：域块的位置索引、应用的变换类型以及亮度/对比度调整参数。正是这些参数而非像素数据构成了压缩文件的内容。

解压过程是通过迭代应用这些变换来实现的：从任意初始图像开始，反复将保存的变换作用于当前图像，经过多次迭代后图像会收敛到与原始图像近似的效果。这种迭代函数系统的特性使得分形压缩能够实现很高的压缩比，尤其对于具有自相似特征的图像。