基于HV分割的快速分形圖像編碼算法

張林娜+袁和金

摘要：針對現(xiàn)有分形算法存在的編碼時間過長問題，對HV分割算法進(jìn)行改進(jìn)，提出一種基于HV分割的快速分形圖像編碼算法。該算法首先通過條件限制策略約束R塊分割方向及位置，然后采用局部碼本尋找分割塊的最優(yōu)匹配，最終得到圖像的分形碼。在ORL人臉庫上的編碼實驗顯示，相對于無策略HV分割算法，該方法的編碼速度提高了7%。與現(xiàn)有方法相比，該方法減少了分割塊數(shù)，在保證解碼質(zhì)量的前提下提高了編碼效率。

關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞：HV分割；圖像編碼；分形碼

DOIDOI：10.11907/rjdk.172514

中圖分類號：TP312

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號文章編號：16727800（2017）011003303

0引言

分形圖像編碼是一種相對較新的圖像壓縮技術(shù)，該技術(shù)通過存儲圖像的量化參數(shù)代替原始圖像的像素值，實現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的高倍壓縮。基于分形的圖像編碼技術(shù)的優(yōu)點在于：在保證圖像較好解碼質(zhì)量前提下能獲得較高壓縮比。與此同時，編碼時間長的缺點也尤為明顯。針對該問題，人們提出了許多加快分形編碼的方法。劉維勝等[1]提出分?jǐn)?shù)盒維數(shù)作為子類的分類標(biāo)準(zhǔn)，利用圖像子塊分類法提高編碼效率；相較于文獻(xiàn)[24]中提出的基于三均值特征、相似比特征和可選特征的快速分形圖像編碼算法，李高平在文獻(xiàn)[5]中通過實驗證明了子塊特征匹配的快速分形編碼算法在解碼質(zhì)量降低了約0.73dB的情況下，編碼速度均優(yōu)于上述算法；文獻(xiàn)[6]提出的編碼算法將原始圖像的近似圖像進(jìn)行改進(jìn)，雖然提高了圖像解碼質(zhì)量，但影響了編碼時間；文獻(xiàn)[7]在此基礎(chǔ)上提出預(yù)測解碼質(zhì)量的編碼算法，在編碼過程中減少了約1/3的計算量，但預(yù)測算法提高了算法復(fù)雜度；文獻(xiàn)[8]將蟻群算法應(yīng)用于分形圖像編碼算法中，雖然減少了編碼時間，但大大增加了算法復(fù)雜度。

針對上述算法雖然加快了編碼時間但降低了解碼質(zhì)量以及圖像特征提取過程中算法復(fù)雜等問題，本文提出基于HV分割的快速分形圖像編碼算法，具體包括兩大策略：

（1）HV分割方案改進(jìn)。提出條件限制策略約束R塊分割方向及位置，降低分割塊數(shù)，提高圖像自適應(yīng)性能，并加快分形碼提取速度。

（2）局部碼本匹配策略。尋找分割塊的最優(yōu)匹配時采用局部碼本，降低匹配時間，提取更符合圖像特征的分形碼，從而在保證解碼質(zhì)量的前提下提高編碼效率。

3實驗結(jié)果及分析

為驗證本文算法效果，對ORL人臉庫中的圖像進(jìn)行實驗和分析。ORL人臉庫包括400幅人臉圖像，來自不同年齡、不同性別和不同種族的40個人，每個人10幅圖像。所有圖像均為8位灰度圖，大小為256*256。最初分割大小為32*32像素。實驗硬件環(huán)境為雙核CPU，4G內(nèi)存的計算機(jī)，使用VS2015對提出的算法進(jìn)行編程實現(xiàn)。本文在編碼效率、解碼質(zhì)量兩個方面進(jìn)行對比測試，將本文提出的算法與四叉樹分割的分形算法、無限制策略的HV分割的分形算法進(jìn)行比較分析。

（1）編碼效率測試。為驗證本文算法的編碼效率，對ORL圖庫中的400幅人臉圖像進(jìn)行編碼，設(shè)定閾值Ppre=20，最小分割尺寸為2*2，計算得出的平均編碼時間如圖4所示。本文提出的帶限制策略的HV分割算法相對于四叉樹分割算法，平均編碼時間提高了45%左右，相對于無策略的HV分割算法提高了7%左右。可以看出，本文提出的帶策略的HV分割算法，對圖像的適應(yīng)性更強(qiáng)，分塊更少，編碼優(yōu)勢較大。

圖43種算法平均編碼時間

（2）解碼效果測試。重構(gòu)圖像質(zhì)量由峰值信噪比（PSNR）度量，PSNR值越大，圖像失真越小，在圖像相似度匹配時準(zhǔn)確率越高。從ORL人臉庫中隨機(jī)抽取50張不同的圖像利用本文方法進(jìn)行10次迭代解碼，得到平均PSNR值隨迭代次數(shù)的變化曲線如圖5所示。本算法的PSNR曲線圖優(yōu)于文獻(xiàn)[10]中基于四叉樹分割的分形算法的PSNR曲線圖，由此說明，該算法能夠在快速編碼的同時，保證圖像解碼質(zhì)量。

圖5PSNR曲線

4結(jié)語

本文提出了一種基于HV分割的快速圖像編碼算法，算法首先將分割位置限制在中部區(qū)域，避免了分割塊長寬比例過大影響圖像特征提取的情況。采用局部碼本策略，將匹配塊固定在正包R塊的位置，大大減少了匹配時間。在ORL人臉庫上的實驗表明，本算法在編碼速度上相對于四叉樹分形編碼算法和基本HV分形編碼算法分別提高了45%和7%。與現(xiàn)有方法相比，該方法減少了分割塊數(shù)，在保證解碼質(zhì)量的前提下提高了編碼效率。

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責(zé)任編輯（責(zé)任編輯：孫娟）endprint