【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像分形压缩，更具体地，涉及一种基于变异系数四叉树分割和特征向量的分形图像压缩方法。
技术介绍
1、大数据时代，飞速增长的图像数据使得图像压缩技术越来越重要。分形压缩是一种利用图像自相关关系进行压缩的图像编码算法，其优点是压缩比高，图像解码快速，解码图像与分辨率无关。但是基本的分形压缩算法存在压缩时间长的缺点，尤其面对高分辨率图像压缩时间不能满足现实应用需求。所以在保持解压图像质量在可接受范围的前提下，如何改进分形压缩算法，加速其编码速度，使其能运用到高分辨率图像上具有显著意义。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于变异系数四叉树分割和特征向量的分形图像压缩方法，解决一般分形压缩算法压缩高分辨率图像时间过慢的技术问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案如下：
3、本专利技术提供一种基于变异系数四叉树分割和特征向量的分形图像压缩方法，包括以下步骤：
4、从待压缩图像中滑动提取多个定义域块，根据每个所述定义域块的方差将每个所述定...
【技术保护点】
1.一种基于变异系数四叉树分割和特征向量的分形图像压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于变异系数四叉树分割和特征向量的分形图像压缩方法，其特征在于，从待压缩图像中滑动提取多个定义域块，根据每个所述定义域块的方差将每个所述定义域块分到不同的定义域块池中，包括：
3.根据权利要求2所述的基于变异系数四叉树分割和特征向量的分形图像压缩方法，其特征在于，针对不同的定义域块池，分别计算定义域块池中每个所述定义域块的特征向量，包括：
4.根据权利要求3所述的基于变异系数四叉树分割和特征向量的分形图像压缩方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种基于变异系数四叉树分割和特征向量的分形图像压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于变异系数四叉树分割和特征向量的分形图像压缩方法，其特征在于，从待压缩图像中滑动提取多个定义域块，根据每个所述定义域块的方差将每个所述定义域块分到不同的定义域块池中，包括：
3.根据权利要求2所述的基于变异系数四叉树分割和特征向量的分形图像压缩方法，其特征在于，针对不同的定义域块池，分别计算定义域块池中每个所述定义域块的特征向量，包括：
4.根据权利要求3所述的基于变异系数四叉树分割和特征向量的分形图像压缩方法，其特征在于，所述值域块满足预设条件，所述预设条件包括：
5.根据权利要求4所述的基于变异系数四叉树分割和特征向量的分形图像压缩方法，其特征在于，从所述值域块池中任取一值域块，计算值域块的特征向量，包括：
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：幸俊龙，姚正安，李嘉，李玉江，董喆，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：
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