基于等腰直角三角形的分形图像压缩算法
基于像素分布与三角形分割的快速分形图像压缩算法
ｉ ｉｃ ｅｅ ｐ ｒｉｕ ａｅ ｓ ｓ ｍ，ｔ ｅ ｍａ ｃ ｉ ｇ ｂ ｔ ｅ ｎ ｒ ｎ ｅ ｂｏ ｋ ｎ ｏ ｉ ｌｃ ｓ ｗ ｓ ｉ ｌｍｅ ｔｄ ｎ ａ ｄｔ ｎ ｎ ｄ ｓ ｒｔ ａｔ ｌｔ ｙ ｔ ｃ ｅ ｈ ｔ ｈｎ ｅ ｗ ｅ ａ ｇ ｌｃ ｓａ ｄ ｄ ｍａ ｎ ｂ ｏ ｋ ａ ｍｐｅ ｎ ｅ ．Ｉ ｄ ｉ ｏ ，ｄ ｖｄ ｎ ｉ ｉｉ ｉ ｇ
基 于 像 素 分 布 与 三 角 形分 割 的快 速 分 形 图像 压 缩 算 法
朱志 良， 玉丽 ， 赵 于 海
（ 东北大学 软件学 院， 阳 １０ ０ ） 沈 １０ ４
（ｕａ ｓ ｏ９ ６ １ ３ ｃｎ） ｓｓｎｉ ｎ８ ＠ ６ ．ｏ ｍ
摘
要： 为解决传统分 形图像压 缩算法 中编码 速度慢 的 问题 ， 出了一种基 于像素 分布和 等腰 直角三 角形分割 提
ｐ ｏ ｅ ｓ Ｉ ｒ ｅ ｏ ｓ ｌｅ ｔ ｓ ｒ ｂ ｅ ｒ ｃ ｓ ． ｎ ｏ ｄ ｒ ｔ ｏｖ ｈｉ ｐ ｏ ｌ ｍ， ａ ｅｆｃｅ ｔ ｒ ｃ ａ ｍａ ｅ ｏ ｎ ｆ ｉｎ ｆａ ｔ ｉ ｇ ｃ ｍｐｒ ｓｏ ｂ ｅ ｎ ｉ ｅｓ ｉｔ ｂ ｔｏ ａ ｄ ｒａ ｇ ｌｒ ｉ ｌ ｅｓｉｎ ａｓ ｄ ｏ ｐ ｘ ｌ ｄ ｓｒ ｕ ｉｎ ｎ ｔ ｎ ｕ ａ ｉ ｉ ｓ ｇ ｎ ａｉｎ ｗａ ｏ ｓ ｄ ｉ ｈ ｓｐ ｐｅ ． Ｅｘ ｌ ｉｉ ｈ ｈ ｒ ｃｅ ｓｉｓｏ ｅ ｔｏ ｄ ｕ ｑｕ ｎ ｓ ｎ ｅ ｔｉｄ ｏ ｉ ｏ ｎ ａ ｉｎ ｅ ｅ ｍｅ ｔｔｏ ｓｐｒｐｏ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｒ ｐ ｏｔｎｇｔ ｅ ｃ ａ ａ ｔｒ ｔｃ ｆｃ ｎｒ ｉ ｎｉ ｅ ｅ ｓａ ｄ ｃ ｎｒｏ ｐ ｓｔ ｎ ｉ ｖ ｒａ ｃ ｉ ｉ
ｏｉ ｉ ｌ ｍ ａ ｅｉ ｔ ｓ ｓ ｅ ｅ ｉｈ ｒａ ｌｓ ｓ ｇ ｎ ａｉｎ ｃ ｕｌ ｅ ｃ ｈｅｎｕ ｂ ｒｏ ｏ ａｎ ｂ ｏ ｋ ， ａ ｄ ｒｉｅ ｔ ｆｉｉｎ ｙ ｏ ｒｇｎａ ｉ ｇ ｎｏ ｉｏ ｃ ｌ ｓｒｇ ｔｔ ｎｇｅ ｅ ｍｅ ｔｔｏ ｏ ｄ ｒ ｄｕ ｅ ｔ ｍ ｅ ｆｄ ｍ ｉ ｌ ｃ ｓ ｎ ａｓ ｈｅ ｅｆｃｅ ｃ ｆ ｉ
基于区域划分的分形图像压缩方法
｝Ｃ＝ｍ ｘ Ｃ，２… ， ） 称作 ＩＳ的压缩 因 ， ａ（ ｌＣ， Ｃ ， Ｆ
子。
设 一 灰 度 图像 的二 维平 面 空 间 为 ， ∈ ，，
（ 为 中全体灰度图像函数 ， ） 单位化 ， ， 即 ∈ ［ ，］ Ｆ（ １０ ， Ｘ）∈ ［ ，］ｄ为任 意 两 幅灰 度 图像 的 ０１ ，
对于一幅确定 的严 格 自相似 的灰度 图像 Ａ， 它是完备空间的一个子集 ， Ａ ∈ （ ， 即 ）若能找
到一个 合 适 的 ＩＳ （ ）＝Ｕ ． ， Ｆ， 厂 （ ） 若 （ ）＝ 厂 Ａ
．
Ａ， 得 到 的 ＩＳ 是 图像 Ａ压 缩 的分 形 图像 压 缩 则 Ｆ就
区域的 自相似 特性 参数 ， 达到 压缩 目的。区域 划
中 图 法 分 类 号 ： Ｐ３ １ ６ Ｔ ０ ． 文献标 识码 ： Ａ
１ 引 言
分 形 图像 压 缩 是 ８ 代 由 Ｂｍｓ ｙＭ Ｆ１ ０年 ａ ｌ ｌ 和 ｅ Ｊ
缩 变 换 的 不 动 点 理 论 ，对 于 厂∈ （ ， （ ） ） ． 厂
．
：
Ｕ ， 在惟 一的不动点 ∈ （ ， 叫（ 存 ） 使
欧 氏距离 ， （ （ ， ）为一 完 备 空 问 ， 于 任 意 则 ） ｄ 对
包 含 一组 压 缩 变 换 ， Ｃ ＜ １的一 个 ＩＳ 根 据 压 即 Ｆ，
收 稿 日期 １０２—０ ２０ ２—１ ． ６
图像 的 ＬＦ ，ＩＳ的 变 换 系 数 即 是 压 缩 后 的 编 ＩＳ ＬＦ
分 的 好坏 直 接 影 响 了压 缩性 能 的 高低 。 笔者 介 绍 了一种 基 于 不 规 则 区域 划 分 的 分 形 图 像 压 缩 方 法 ， 以实 现有 效 压缩 ， 到很 好 的压 缩性 能 。 可 达
图像编码与压缩
LZW编码
LZW编码是由Lemple和Ziv提出并经 Welch扩充而形成的无损压缩专利技术。在 对文件进行编码时，需要生成特定字符序列 的表以及对应的代码。每当表中没有的字符 串出现时，就把它与其代码一道存储起来。 这以后当该串再次出现时，只存储其代码。 实际上，字符串表是在压缩过程中动态生成 的，而且由于解压缩算法可以从压缩文件中 重构字符串表，因而字符串表也不必存储。
5
差
图像质量很差，妨碍观看的干扰始终存在，几乎无法观看。
6
不能用 图像质量极差，不能使用尺度
进行评价。如果观察者将 和f(x,y)逐个进行对照，则
可以得到相对的质量分。例如可用
来代
表主观评价{很差，较差，稍差，相同，稍好，较好，很
好}。
四、霍夫曼编码
DCT编码 DCT变换是图像压缩标准中常用的变换方法，
如JPEG标准中将图像按照8x8分块利用DCT变换 编码实现压缩。
Lena.bmp(原图)
Lenna.jpg (压缩率9.2)
Lenna.jpg (压缩率18.4)
Lenna.jpg (压缩率51.6)
其它变换编码
变换方法是实现图像数据压缩的主要手段，其基本原 理是首先通过变换将图像数据投影到另一特征空间，降低 数据的相关性，使有效数据集中分布；再采用量化方法离 散化，最后通过Huffman等无损压缩编码进一步压缩数据 的存储量。DCT是一种常用的变换域压缩方法，是 JPEG,MPEGI-II等图像及视频信号压缩标准的算法基础。 在实际采用DCT编码时，需要分块处理，各块单独变换编 码，整体图像编码后再解压会出现块状人工效应，特别是 当压缩比较大时非常明显，使图像失真。因此，为了获得 更高的图像压缩比，人们提出了一些其它方法，如基于小 波变换的图像压缩算法和基于分形的图像压缩算法等。
毕业设计论文 图像压缩算法
摘要随着多媒体技术和通讯技术的不断发展, 多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求, 也给现有的有限带宽以严峻的考验, 特别是具有庞大数据量的数字图像通信, 更难以传输和存储, 极大地制约了图像通信的发展, 因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。
图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输,并且要求复原图像有较好的质量。
利用图像压缩, 可以减轻图像存储和传输的负担, 使图像在网络上实现快速传输和实时处理。
本文主要介绍数字图像处理的发展概况，图像压缩处理的原理和特点，对多种压缩编码方法进行描述和比较，详细讨论了Huffman编码的图像压缩处理的原理和应用。
关键词：图像处理,图像压缩,压缩算法,图像编码,霍夫曼编码AbstractWith the developing of multimedia technology and communication technology, multimedia entertainment, information, information highway have kept on data storage and transmission put forward higher requirements, but also to the limited bandwidth available to a severe test, especially with large data amount of digital image communication, more difficult to transport and storage, greatly restricted the development of image communication, image compression techniques are therefore more and more attention. The purpose of image compression is to exhaust the original image less the larger the bytes and transmission, and requires better quality of reconstructed images. Use of image compression, image storage and transmission can reduce the burden of making the network fast image transfer and real-time processing.This paper mainly introduces the development situation of the digital image processing, the principle and feature of image compression processing , and the variety of compression coding method was described and compared, detailedly discussed the principle and application of compression processing based on HuffmanKeywords: Image Processing，Image Compression，Compression algorithm，Image Coding，Huf.fman目录1．数字图像处理概述 (4)1.1数字图像处理发展概况 (4)1.2数字图像处理主要研究的内容 (5)1.3数字图像处理的基本特点 (6)2．图像压缩 (7)2.1图像压缩技术概述 (7)2.2图像数据压缩原理 (8)2.3．图像压缩编码 (8)2.3.1霍夫曼编码 (9)2.3.2行程编码 (10)2.3.3算术编码 (11)2.3.4预测编码 (11)2.3.5变换编码 (11)2.3.6其他编码 (12)3 哈夫曼编码的图像压缩 (13)3.1需求分析 (13)3.2设计流程图 (14)3.3哈弗曼树的构造 (14)3.4图像压缩的具体实现 (16)3.4.1 Hu ffman压缩类的接口与应用 (16)3.4.2 压缩类的实现 (20)4 运行结果显示及其分析 (27)4.1结果显示： (27)4.2结果分析： (29)总结 (30)参考文献 (31)致谢 (33)1．数字图像处理概述1.1数字图像处理发展概况数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
基于分形方法的图像压缩在陶瓷图案上的应用
库。 一方面 ， 解码分形 图像的分辨 率无关性 可以保证 用户创作的图像质量 ； 另一方面 ， 分形压缩 图像只需存储 图像近似不 变的压缩仿射变换的参数 ， 可达到很 高的压缩比 ， 且便 于使 用数据库来存储与管理 ， 而极 大地提 高系统的效率。 从
关键 词 分 形 图像 编码 ， 瓷 图案 ， 陶 图像 压 缩 ， 据 库 数 中 图分 类 号 ：Ｑ１ ４７ 文献 标 识 码 ： Ｔ ７． ４ Ａ
１ 前 言
基于 Ｉｔ ｃ的陶瓷 图案 协 同设 计系统依 托 “ 瓷行业 ｎｒｔ ｅ ａ 陶 Ａ Ｐ应用服 务平 台”（ Ｓ 信息产业 部 电子发展基金 资助 ） 的专业 陶瓷图案设计与开发系统。该 系统有 以下几个特点 ： （） １要创建一个非常丰富的图案库 ， 这是实现快速智能创 作 图案的基础 。 （ ）图案数据能够在服 务器 与各企业 的客 户端之 间实 时 ２
作的图像质量 。
２ 分 形 的 图像 压 缩 原 理
分形图像压缩是 一种利用 图像 本 身存在 的 自相似性 ， 利 用局部 、 较小的 图像 区域映射 、 变换生成 较大的区域 ， 因而消 除了图像 区域之 间的冗余信息 ， 减少了存储图像的比特数 ， 从 而达 到压缩 图像数据的方法 。 以一组迭代变换来描述图像 ， 它
（， ， ， ｘ ）ＶＸＹ∈ｘ， ｙ 则称 ｆ 为压缩变换 ，为压缩 因子 。 Ｓ 定义 ２（ 代函数 系统 ） １ 迭 ： 个迭 代函数 系统 （ ） ｗｓ 包括 １ 个 完备度量空 间 （ ｄ 以及 一系列定 义于 该空间的压缩映 ｘ，）， 射 ∞： ｘ—ｘ ， 压缩 因子分别为 ｓｎ １ ， Ｎ。通常将 ＩＳ表 。 ＝ ， Ａ， ， ２ Ｆ 示为 ｛ ，＝ ， Ａ， ｌ压缩 因子为 ｓ ｎａ｛ ＝ ，， Ｎｌ ｘ ｎ ｌ２ Ｎ ， ， － ｌ ｓ ｆ ｌ Ａ， 。 ｘ ｎ ２ 如果 ｗ＝ ｛ ｆ＝ ，， Ｎｌ ＸＣＲ 上的压缩映射集， １ Ａ， 是 ｉ ２ ｎ 即 （ ＝ ∞（） ｘ）｛ ， ｘ Ｘ∈ｘｌｗ（ ） ∞（ ） ， ｘ ＝∑ 。则存在唯一的吸引集 ｘ
分形图像压缩方法与评价
分形图像压缩方法与评价在数学和计算机科学领域中，分形是一种能够重复自身的几何图形。
分形图像压缩方法是基于这种自相似性原理的一种图像压缩技术。
本文将介绍分形图像压缩的原理、方法以及评价指标。
一、分形图像压缩原理分形图像压缩的基本思想是利用分形的自相似性来表示图像的局部特征，从而达到图像压缩的目的。
具体而言，分形图像压缩方法包括两个主要步骤：分解和编码。
首先，将原始图像分解成一系列的基函数，这些基函数通过仿射变换可以生成整个图像。
然后，利用编码器对分解后的基函数进行编码，将其存储为压缩数据。
二、分形图像压缩方法1. 分解在分解步骤中，使用一个固定大小的滑动窗口对原始图像进行遍历。
对于每一个窗口，通过对其进行一系列的变换（如平移、旋转、缩放等），找到与之最相似的基函数。
这个最相似的基函数被用来代替原始图像中窗口的像素值。
2. 编码在编码步骤中，将分解后的基函数进行编码，并存储为压缩数据。
编码的目的是通过更小的数据表示来达到压缩图像的目的。
常用的编码方法包括哈夫曼编码、算术编码等。
三、分形图像压缩评价指标1. 压缩比压缩比是评价压缩算法性能的重要指标。
它表示原始图像与压缩后的图像之间的比率。
一般来说，压缩比越高，表示压缩效果越好。
2. 保真度保真度是指压缩后的图像与原始图像之间的相似程度。
通常采用均方误差（Mean Square Error，MSE）、峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio，PSNR）等指标来评估保真度。
3. 运行时间运行时间是指压缩算法所需的时间，一般以毫秒为单位。
运行时间越短，表示算法执行速度越快。
四、结论分形图像压缩方法是一种有效的图像压缩技术，利用分形的自相似性原理能够实现较高的压缩比和保真度。
评价指标如压缩比、保真度和运行时间可以有效地评估分形图像压缩算法的性能。
在实际应用中，可以根据具体要求选择合适的分形图像压缩方法及相应的评价指标。
基于Mandelbrot集和Logistic映射的分形图像压缩编码
ｔｅ ｒｃａｉ ｇ ｏ ｒｓｉ ｇ ｒｈ ｂ ｓｄ ｎ ｎ ｅ ｒｔ ｏｌｃ ｏ ｎ ｏｉ ｉ ｍａｐｎ ．Ｔ ｅ ｕ ｃｉ ｆｚ ＝ ｃ ｔ ｉｅｅｔ ｈ ａｔｌｍａｅｃｍｐｅｓ ｎａ ｏｉ ｍ ａｅ ｄ ｌ ｏ ｃ ｌ ｔ ｎａｄＬ ｇｓｃ ｐ ｉｇ ｈ ｎｔ ｎ （ ＋ ｈｄｆ ｒｎ ｚ ｆ ｏ ｌ ｔ ｏ Ｍａ ｂ ｅ ｉ ｔ ｆ ｏ ） ｗｉ
ｃ ｍｐ ｅ ｓｏ ｎ ｓｒ ｃ ｉ ｇｔ ｅｆ ｒ ｒ ｍａ ｅ Ｕｓ ｇ ｔｉ ｌ ｏ ｉ ｍ ， ｉ ｃ ｎｏ ｔ ｉ ｎ ｃ ｓ ｌｂ ｃ ｕ ｅｏ ｔ ｅａ ｕ ｄ ｎ ｏ ｒ ｓ ｉ ｎｄ ｅ ｏ ｒ ｓ ｉ ｎａ ｄｒ ｔｕ ｔ ｍｅ ｇ 、 ｅ ｎ ｈ ｏ ｉ ｉ ｓａｇ ｒｔ ｎ ｈ ｈ ｔ ａ ｂ ａｎ ａ ｉｅｒ ｕ ｔ ｅ ａ ｓ ｆ ｈ ｂ ｎ ａ ｔ ｍｐ ｅ ｓ ｉ— ｅ ｃ ｏ
ｔ ｎ ｒ． Ｉｈ ｓｈｇ ｅ ｏ ｒｓｉｎｒｔ ， ｆ ａｙ ｔ ａ ｉｈ ｒ ｍｐ ｅ ｓｏ ａｉ ｏ ｃ ｏ ａ ｔｒｄ ｃ ｄｎ ｎ ｅｆｃ ｃ ｄ ｄｉ ｄ ｍａ ｅ
映射 的分形 图像压 缩编码 算法 。采 用 函数 ｚ ： ２ｃ 生成 Ｍ 集曲线 ， 用 Ｌ ｇｓｃ混沌映射 生成 的量化表 量化 Ｍ 集 曲线， ）ｚ ， ＋ 使 ｏ ｉｉ ｔ 生 成 图像块 ， 构成 丰富 的压 缩字典 编码 时将量化 后 的 Ｍ 集 图像 块与压 缩字典 中的图像块进 行 匹配 ， 出满足条 件的 图像 块 ， 选 然后对 该 图像 块进行 编码 ； 解码 时读取压 缩 字典 ， 重建 图像 该算 法生成 了丰 富的压缩 字典 ， 解码 图像质 量 高， 并且 比传 统
（ａｕｔ ｏ ｆｒ ｔ ｎａｄＣ ｎｒｌ ｎ ｉ ｅ ｎ ， Ｓ ｅｙｎ ａｚ ｕ ｎｖｒｉ ， Ｓ ｅｙ ｎ １ ８ Ｃ ｉａ Ｆ ｃｌ ｆｎｏ ｙ Ｉ ｍａ ｏ ｏ ｔ ｇｎ ｒ ｇ ｈ ｎ ａｇＪ ｎｈ ｉｅｓ ｉ ｎ ｏＥ ｅｉ ｉ Ｕ ｙ ｔ ｈｎ ａ ｇ１０ ， ｈｎ） １ ６
图像压缩的算法及其国际标准
静态图像压缩－DWT变换
二维DWT变换：
原始图像
列变换
行变换
三层DWT分解后的结果：
静态图像压缩－DWT变换
三层DWT分解的结果：
静态图像压缩－分形方法
自相似性：无论几何尺度怎样变化，物体 任何组成部分的形状都以某种方式与整体 相似。 关键在于引入了局部与全部相关去冗余的 思想。 压缩效率与物体本身性质有关。
有 损 压 缩
分形编码（Fractal） 矢量量化（Vector Quantization） 人工神经网络方法（ANN）
静态图像压缩－变换编码
K-L变换
变 换 编 码
离散余弦变换（DCT）
Gabor变换 小波变换（DWT）
静态图像压缩－K-L变换
K－L变换是最佳变换，将原始信号中相关 性很强的空域变换到相关性彻底去除 的变换域； 无快速算法而难以实现。
动态图像编码（Video Coding）
静态图像压缩
静 态 图 像 压 缩 无损压缩（Lossless Compression）
有损压缩（Lossy Compression）
静态图像压缩－无损压缩
差分脉冲调制方法（DPCM）
去除相关 无 损 压 缩 统计编码
分层内插法（HINT） 差分金字塔方法（DP） 多重自回归方法（MAR）
H.261： 第一个高效视频编码标准算法。图像编码的其他 几个国际标准（如JPEG、MPEG、CCIR723等）都是由它 演变而来的。 1984年12月，CCITT第15研究组成立了“可视电话编码专 家组”，并在1988年提出了视频编码器的H.261建议。它 的目标是P×64K（P=1～30）码率的视频编码标准，以 满足ISDN日益发展的需要。主要应用对象是视频会议的 图像传输。它的视频压缩算法必须能够实时操作，解码 延迟要短，当P=1或2时，只支持帧速率较小的可视电话， 当P>=6时，则可支持电视会议。 H.261建议的原理结构的要点是：采用运动补偿进行帧间 预测，以利用图像在时域的相关性；对帧间预测误差以 8×8或者16×16为宏块，进行DCT变换，以利用图像在 空域上的相关性；接着对DCT变换系数设置自适应量化 器，以利用人们的视觉特性；再采用Huffman熵编码，获 得压缩码流。
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（ ． ｏ ｕ ｉｇ Ｃｅ ｔ ｒ ｏ ａ ｇ ｉ Ｎａ ｎ ｎ Ｇｕ ｎ ｘ ， ３ ０ ２， ｉ ａ ２ Ｇｕ ｎ ｘ ｃｅ ｃ ｎ １ Ｃ ｍｐ ｔ ｎ ｅ ｆ Ｇｕ ｎ ｘ ， ｎ ｉ ｇ， ａ ｇ ｉ ５ ０ ２ Ｃｈ ｎ ； ． ａ ｇ ｉＳ ｉｎ ｅ ａ ｄ ｎ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ Ｉ ｆ ｒ ｔ ｎ Ｎｅ ｗｏ ｋ， ｎ ｉ ｇ， ａ ｇ ｉ ５ ０ １ Ｃｈ ｎ ） ｃ ｎ ｌ ｇ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｔ ｒ Ｎａ ｎ ｎ Ｇｕ ｎ ｘ ， ３ ０ ２， ｉ ａ ｏ
基 于 等腰 直 角 三 角形 的分 形 图像 压 缩 算 法
ｌ ａ ｅ ｏ ０ ｓ ｉ ｎ ０ ｒ ｔ ｌ Ｃｏ ａ ｄ ｎ Ｉ ｏ ｃ ｌ Ｉ ， ，Ｃｏ ｌ ｅ ｓ ｆ Ｆｒ ｃ ａ ０ ｅ Ｂａ ｅ ｌｏ ｓ ｓ ｅ ｓ ｍ Ｒ ｍ ｒ ＂ ｏ ｔ ａ ｅ ｄ ｓｔ ｌ ｅ
摘 要 ： 了提 高 二值 图像 的压 缩 比 ， 用 自顶 向 下 的 编 码方 法 ， 出一 种 基 于 等 腰 直 角 三 角 形 的 分 形 图像 压缩 为 采 提 算 法 ， 进行 仿 真 实验 。该 算 法 对 无 损 压 缩 的 图像 还 原 后 与 原 图 像 没 有 差 别 ， 缩 比 比一 些 无 损 压 缩 算 法 高 ， 并 压
ｏ ｉｉ ａ ｍａ ｅ，ａ ｄ ｉ ｒ ｖ ｈｅ ｒ ｔｏ ｏ ｍａ ｅ ｃ ｍ ｐ ｅ ｓｏ ｒｇ ｎ ｌｉ ｇ ｎ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ａ ｉ ｆｉ ｇ ｏ ｒ ｓ ｉｎ． Ｕｓｎｇ ｔ ｌｏ ｉｈｍ ｏ ｒ ｃ ｎｓｒ ｃ ｉ ｈｅ ａｇ ｒｔ ｔ ｅ ｏ ｔｕ ｔ
ｂ ｔａｓ ａ ｗｉｃ ｅ ｗｅ ｎ ｌｓ ｙ ｃ ｍｐ ｅ ｓｏ ｎ ｏ ｓｅ ｓｃ ｍ ｐ ｅ ｓｏ ． ｕ ｌｏ ｃ ｎ ｓ ｔｈ ｂ ｔ ｅ ｏ ｓ ｏ ｒ ｓ ｉｎ ａ ｄ ｌｓ ｌｓ ｏ ｒ ｓ ｉ ｎ Ｋｅ ｒ ：ｒ ｃａ ｏ ｅ，ｂｎａ ｙ ｉ ｇ ｏ ｐ ｅ ｓｏ ｙ ｗｏ ｄｓ ｆａ ｔ ｌｃ ｄ ｉ ｒ ｍａ ｅ ｃ ｍ ｒ ｓ ｉｎ，ｉｏ ｃ ｌｓ ｒｇｈ ｒａ ｇ ｅ ｓ ｓ ｅｅ ｉ ｔｔ ｉｎ ｌ
近年来 ， 随着 网络化 和数 字化办 公 的发展 ， 人们 对文 件 、 案等办公 资料 的数 字化 、 档 电子化 需求 越来 越大 。 在文 档数字化 的过 程 中 ， 将文 档扫描 并 以二值 图像保 存是 一种非 常好 的存储 方法 。与灰 度和 彩色 图像 相 比 ， 值 图像 摒 弃 了色彩 、 度 方 面 的数 据 ， 二 灰 所 以数 据量很 少 。由于二 值 图像 每 比特所 包含 的信
ｓ ｕａ ｅ ． Ａｆｅ ｅ ｔ ｒ ｔ ｎ， ｔ ｅ ｅ ｉ ｎ ｉ ｅ ｅ ｃ ｂ ｔ ｅ ｏ ｓ ｓ ｏ ｒ ｓｉ ｎ ｉ ａ ｅ ａ ｄ ｉ ｌｔ ｄ ｍ ｔ ｒ ｒ ｓｏ ａ ｉ ｏ ｈ ｒ ｓ ｏ ｄ ｆ ｒ ｎ ｅ ｅ ｗｅ ｎ １ ｓｌ ｓ ｃ ｍｐ ｅ ｓ ｍ ｇ ｎ ｆ ｅ ｏ
息量饱 满 ， 以不易 实现有 损压 缩 ， 者在 有损 压缩 所 或 时难 以改善视 觉质 量 。对 于海量 的文 档 的存 储 和管
广 西 科 学 院 学 报
Ｊ ｕｎ ｌ ｆ ａ ｇ ｉ ａ ｅ ｆＳ ｉｎ ｅ ｏ ｒ ａ ｎ ｘ ｄ ｍｙｏ ｃｅ ｃ ｓ ｏ Ｇｕ Ａｃ
２ ０ ２ （ ）２ １ ２ ２ ０ ８， ４ ４ ： ９ ～ ９
Ｖｏ１ ４， ．２ Ｎｏ．４ Ｎ ｏ ｍ ｂ ｒ ２ ０８ ｖｅ ｅ ０
Ｒｉｈ ｉ ｎ ｌ ｇ ｔＴｒａ ｇ ｅ
荣 宝 坚 刘 杨。 杨 丽 芳 梁 莹 李 王 ， ， ， ， 月
ＲＯＮＧ ａ —ａ Ｉ Ｙａ ｇ ，ＹＡＮＧ ｉｆｎ Ｂ ｏｊ ｎ ，Ｌ Ｕ ｎ ｉ Ｌ —ａ ｇ ，ＬＩ ＡＮＧ ｎ Ｙｉｇ ，ＬＩＹｕ ｅ
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
提 高 了压 缩 图像 的压 缩 比 。该 算 法 在 重 构 图 像 时 不会 产 生 水平 与垂 直 边 际效 应 ， 且 可 以 在 有 损 压 缩 和无 损 而
压缩 之 间灵 活 切 换 。
关 键词 ： 分形 编码
二 值 图像 压 缩
等 腰 直 角 三 角 形
文 章 编 号 ： ０ ２ ７ ７ （ ０ ８ ０ — ２ １０ １０ —３ ８ ２ ０ ）４０ ９ —２
中 图法 分 类 号 ： Ｐ ０ ． Ｔ ３１６
文献标识码 ： Ａ
Ａｂ ｔ ａ ｔ：ｎ ｏ ｄｅ ｏ ｉ ｒ ｖ ｈｅ ｒ ｔｏ ｏ ｎａ ｙ ｉ ｇ ｏ ｒ ｓ ｉｎ，ｕ ｉｇ ｔ ｐ— ｏ ｓ ｒ ｃ Ｉ ｒ ｒｔ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ａ ｉ ｆｂｉ ｒ ｍａ ｅ ｃ ｍｐ ｅ ｓｏ ｓｎ ｏ ｄ ｗｍ ｔ ｄ ｏ ｍｅ ｈｏ ｆ ｃ ｄ ｎ ｂ ｉ ｇ ｆ ｒ ｒ ｒ ｃａ ｍａ ｅ ｃ ｍｐｒ ｓ ｉｎ ｍｅ ｈ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｓ ｓ ｅｅ ｉ ｈ ｒａ ｌ ｏ ｉ ｇ， ｒｎ ｏ ｗａ ｄ ａ ｆａ ｔ ｌｉ ｇ ｏ ｅ ｓｏ ｔ ｏ ａ ｅ ｎ ｉｏ ｃ ｌｓｒｇ ｔ ｔｉｎｇ ｅ，ａ ｄ ｎ
ｔ ｏ ｐ ｅ ｓ ｄ ｉ ａ ｅ ｉ ａ ｅ ｈａ ｏ ｓｎｏ ｖ ａ ｇｉａ ｆｅ ｔｏ ｏ ｉｏ ｔ ｌａ ｅ ｔｃ １ ｈｅｃ ｍ ｒ ｓ ｅ ｍ ｇ ｎ ａｍ ｎｎ ｒｔ ｔｄ ｅ ｔｈａ ｅ ａｍ ｒ ｎ ｌｅｆ ｃ ｆｈ ｒｚ ｎ ａ ｎｄ ｖ ｒｉａ ．