基于复指数矩的模糊聚类分形编码研究

朱智林; 王永玉; 平子良

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基于复指数矩的模糊聚类分形编码研究

更新时间：2026-09-04

- 基于复指数矩的模糊聚类分形编码研究
- A Fast-Fractal Image Coding Based on Complex Exponent Moments and Fuzzy Clustering
- 微电子学与计算机 2018年35卷第12期页码：129-132
- 作者机构：
  
  1. 山东工商学院机构信息与电子工程学院,山东,烟台,264005
  2. 山东省高校感知技术与控制重点实验室(山东工商学院)山东,烟台,264005
  3. 北京邮电大学世纪学院,北京,100876
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  山东工商学院博士基金 B5201620山东省高校感知技术与控制重点实验室资助
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2018
- 稿件说明：
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朱智林, 王永玉, 平子良. 基于复指数矩的模糊聚类分形编码研究[J]. 微电子学与计算机, 2018, 35(12): 129-132.

ZHU Zhi-lin, WANG Yong-yu, PING Zi-liang. A Fast-Fractal Image Coding Based on Complex Exponent Moments and Fuzzy Clustering[J]. 2018, 35(12): 129-132.
朱智林, 王永玉, 平子良. 基于复指数矩的模糊聚类分形编码研究[J]. 微电子学与计算机, 2018, 35(12): 129-132. DOI：

ZHU Zhi-lin, WANG Yong-yu, PING Zi-liang. A Fast-Fractal Image Coding Based on Complex Exponent Moments and Fuzzy Clustering[J]. 2018, 35(12): 129-132. DOI：

摘要

在分形图像编码过程中

搜索每个R块的最优匹配D块所需要计算量相当可观

从而导致编码时间过长.图像像素块的复指数矩具有平移、旋转、缩放等多畸变不变性

这种多畸变不变性与图像的分形特性相契合

并且可以利用快速傅里叶变换实现.本文提出基于复指数矩和模糊聚类的快速分形编码方法

根据D块的复指数矩不变量利用模糊聚类对D块进行分类

进一步根据R块的复指数矩不变量寻找最优匹配的D块.实验表明

与其它方法相比

该快速分形编码方法在保持解码图像质量不变的同时

大大提高了分形编码的速度.

Abstract

Traditional fractal coding has been widely applied to the image compression due to the high compression ratio. But the encoding in fractal image compressions are very time-consuming

because a large numbers of sequential search through a list of domains are needed to find the best match for a given range block. The Complex Exponent Moments (CEMs) are shift

rotation

scale and intensity distorted-invariant. This invariance can be used to match fractal image

and 2-D Fast Fourier Transform (FFT) algorithm is easily used to calculate CEMs. An effective fractal image compression based on CEMs and fuzzy clustering is proposed in this paper. Firstly

domain blocks are categorized using fuzzy c-mean-clustering approach. Then range blocks are compared to find the best domain blocks based on the CEMs. It shows in experimental results that the encoding is speed up with better performance in contrast with other fractal algorithms.

关键词

Keywords

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