基于Contourlet变换和分形压缩方法

资 源 简 介

基于Contourlet变换和分形压缩方法

详 情 说 明

在遥感图像处理领域，基于Contourlet变换和分形压缩的混合方法提供了一种高效的图像压缩与特征保留方案。Contourlet变换的优势在于其多方向性和多尺度分析能力，能够更好地捕捉图像中的轮廓和纹理细节，弥补了传统小波变换在表示非水平或非垂直方向特征时的不足。

分形压缩则利用图像的自相似性，通过迭代函数系统（IFS）减少数据冗余。该方法对遥感图像尤为适用，因为自然场景中普遍存在重复的几何模式（如山脉、森林等）。将Contourlet变换与分形压缩结合，可先通过变换分解图像的高频和低频分量，再对不同的子带采用分形编码，从而在压缩比和重建质量之间取得平衡。

实验表明，该混合方法对高分辨率的遥感图像（如卫星或航拍影像）具有实用价值，尤其在保留边缘信息和减少块效应方面表现突出。程序包中提供的测试图片验证了算法在植被覆盖、水域边界等复杂场景中的适应性。

此外，该方法的扩展性较强，未来可结合机器学习优化分形码本生成，或引入自适应阈值提升Contourlet系数的编码效率。