MATLAB实现的高效分形图像压缩算法优化方案

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，通过优化传统分形图像压缩流程，在保持重建质量的同时显著提升计算效率。支持多种格式的灰度与彩色图像处理，可量化评估压缩比与质量损失，适用于图像存储与传输场景。

详 情 说 明

基于分形图像压缩的快速算法优化与实现

项目介绍

本项目实现了一种改进的分形图像压缩算法。核心目标是通过优化传统分形压缩流程中的关键环节，在保证图像重建质量的同时，显著提升压缩过程的执行效率。系统集成了自适应编码、并行加速等先进技术，支持对多种格式的灰度或彩色图像进行高效压缩，并能提供详细的性能量化评估。

功能特性

• 高效压缩算法：采用基于四叉树的自适应分割策略，动态调整图像块大小，平衡压缩比与质量。
• 快速匹配搜索：利用改进的迭代函数系统（IFS）匹配算法，大幅缩短寻找最优仿射变换的时间。
• 性能加速技术：支持CPU多核并行计算与GPU加速，充分利用硬件资源提升处理速度。
• 多格式支持：支持输入BMP、JPG、PNG等常见格式的灰度或RGB彩色图像。
• 全面性能评估：输出压缩比、峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）和处理时间等多项量化指标。
• 可视化对比：提供原图与重建图像的并排对比显示，直观展示压缩效果。

使用方法

1. 准备输入：准备好待压缩的源图像文件（如.bmp, .jpg, .png）。
2. 配置参数：根据需要，在运行前调整压缩参数，如分割阈值、最大迭代次数和压缩质量等级。可选地提供预计算的参考图像库以进一步加速。
3. 运行程序：执行主程序。
4. 获取结果：程序运行后，将生成以下输出：

* 包含分形编码参数的压缩文件（.mat格式）。 * 解压缩重建出的图像文件。 * 记录详细性能指标的文本报告。 * 原图与重建图像的可视化对比界面。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 可选硬件：支持CUDA的NVIDIA GPU（如需启用GPU加速功能）

文件说明

主程序文件作为项目的入口与控制核心，负责整个分形图像压缩流程的调度与管理。其主要功能包括：接收用户输入的图像与参数、协调调用图像预处理、四叉树分割、域块与值块的快速匹配、分形编码参数计算、压缩数据输出、图像重建、质量评估以及最终结果的可视化展示等一系列关键步骤。