Cellular automata image compression

资 源 简 介

Cellular automata image compression

详 情 说 明

细胞自动机图像压缩是一种将经典计算模型应用于数据压缩的创新方法。这种方法利用细胞自动机的局部规则迭代特性来重构图像数据，实现压缩存储。

核心原理是通过定义细胞自动机的状态转换规则，让每个像素点根据其邻域状态进行演化。在压缩阶段，我们只需要存储初始状态(原始图像的部分采样点)和迭代规则。解压时则通过规则迭代重建完整图像。

这种压缩方式的特点在于： 规则驱动：压缩后的数据量取决于规则复杂度而非图像分辨率 迭代重建：解压过程是计算密集型而非存储密集型 局部相关性：利用图像相邻像素的自然关联特性

实际应用中需要注意几个关键点：选择合适的邻居模型(如冯诺依曼或摩尔邻域)、设计高效的转换规则、控制迭代次数与重建质量的平衡。测试表明，对于具有明显结构性特征的图像，这种方法能获得较好的压缩效果。