Index Termer -liknande mått, snabb fyrkantig transform, fraktal kodning, fraktal bildkompression. Fractal image kodning är en lovande kompressionsteknik som var pionjär av Michael Barnsley och A.E. Jacquin i 1990.Tekniken är teoretiskt kapabel att uppnå mycket höga kompressionsförhållanden. Det första praktiska genomförandeschemat för fraktalkodningsalgoritm baserades på partitionerat itererat funktionssystem (PIFS) som utnyttjar bild redundans för kodning genom blockets självlikhet [1, 2]. Effektiviteten hos bildkomprimeringsmetoden beror på det genomsnittliga kvadratfelet (MSE) mellan originalbild och rekonstruerad bild, kompressionsförhållande och tid som krävs för kodning och avkodning. Fractal image kodning ger hög rekonstruerad bildkvalitet, upplösning oberoende och snabb avkodning [3].Den stora nackdelen med fraktal baserad kompression är stor mängd tid som krävs för att koda bilderna.Mycket hög kodningstid i klassisk uttömmande sökning fraktal kompression metod [4] beror på ett stort antal jämförelser mellan varje intervall block i intervallet bilden och alla möjliga överlappande domän block i domänen bilden. Detta innebär RMS avståndsberäkningar mellan räckvidd och domänblock.Den täta åtkomsten av icke-överlappande domänblock istället för hela bilden fördröjer också sökprocessen.Den andra flaskhalsen i kodningsalgoritmen är beräkningsintensiva ekvationer för beräkning av kontrast- och ljusstyrkeparametrar för fraktalomvandlingarna. För att öka domänpoolen för att hitta bättre matchning, normalt åtta isometriska omvandlingar av varje domänblock beaktas. Detta ökar också söktiden avsevärt. Många strategier används för att minska kodningstiden.Minskningen av kodningstiden i nuvarande tillgängliga fraktalmetoder beror till stor del på begränsad domänsökning baserad på klassificering av domänblock [5]. Istället för att söka efter matchande domänblock i hela poolen av möjliga domänblock, är sökningen begränsad till en klass av domänblock med ungefär samma genomsnittliga intensitet och varians eller med liknande strukturer som perifera eller centrala block [4]. Söktiden kan också minskas genom att använda genetisk algoritm eller annan evolutionär sökalgoritm som partikelsvärmoptimering [6].Det finns vanligtvis mycket hög korrelation mellan intilliggande intervallblock så att domänblock som kartlagts av de tidigare intilliggande intervallblocken kan betraktas som bra kandidatblock för prioriterad sökning [7]. För att öka sannolikheten för att hitta bättre matchning beaktas normalt åtta isomerer av domänblock som erhålls genom rotation och reflektion. Detta ökar kodningstiden ytterligare. En snabb algoritm kan ta bort alla överflödiga beräkningar för isomererna genom att utföra MSE beräkningar i DCT domän [8]. Dessutom eftersom de flesta av energin i data är koncentrerad till låga frekvenser, kan MSE beräkningar snabbt göras med endast lågfrekventa data [9]. En snabb algoritm baserad på single kick out villkor och noll kontrast förutsägelse kan undvika ett stort antal intervalldomän block matcher [3]. Kodningskomplexiteten kan också minskas genom domänklassificeringsmetod baserad på approximering av felmått och senareläggning av intervalldomänjämförelser med avseende på förinställt block [10]. Domain block sökning effektivitet kan förbättras genom att använda stöd vektor maskiner tränas att känna igen själv liknande mönster funktioner [11]. Andra snabbkodningsmetoder som finns tillgängliga i litteraturen är baserade på IFS med sannolikhet [12], med hjälp av fördefinierade värden för kontrastskalningsparametrar som uppskattas genom entropimått [13], förutsägelse och subblockbaserad algoritm [14] eller med användning av Shannon entropibaserad klassificering [15]. Den multiresolution analys av wavelet teori prövas också för fraktal kodning [16].
Den genomsnittliga subtraherade normaliserade korskorrelationen med hjälp av FFT presenteras i REF för att hitta likhet mellan intervall och domänblock.
Efficient Fractal Image Coding using Fast Fourier Transform
{'venue': None, 'journal': 'GSTF Journal on computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}