Resumen

Es difícil que el método convencional de compresión de imágenes logre un buen efecto de compresión en la imagen acústica submarina (UWAI), debido a que la UWAI tiene una gran cantidad de ruido y baja correlación entre los puntos de píxeles. En este documento, se introduce la codificación fractal en la compresión de UWAI, y se propone un algoritmo de codificación fractal basado en regiones de interés de acuerdo a la importancia de diferentes regiones en la imagen. Los problemas de aplicación de la segmentación tradicional de quadtree en UWAI fueron resueltos mediante el método de segmentación de bloques de rango en el proceso de codificación, que segmentó la región de interés en un tamaño pequeño y la región no de interés en un tamaño grande y equilibró la relación de compresión y la calidad de la imagen decodificada. Este documento aplica la clasificación, reducción del libro de códigos y estrategia de coincidencia de coeficiente de correlación para reducir el rango de búsqueda del bloque de rango con el fin de resolver el

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Compresión de imagen; Imagen acústica submarina; Codificación fractal; Región de interés; Segmentación de bloques de rango; Ratio de compresión
• Keywords:Image compression; Underwater acoustic image; Fractal coding; Interest region; Range block segmentation; Compression ratio