Resumen

Se propone un método de codificación de imágenes fractales sin búsqueda basado en una superficie de ajuste. En nuestra investigación, se introduce una transformación de nivel de gris mejorada con una superficie de ajuste. Una ventaja de este método es que la superficie de ajuste se utiliza tanto para los bloques de rango como para los de dominio, y un conjunto de parámetros puede ser guardado. Otra ventaja es que la superficie de ajuste puede aproximar mejor los bloques de rango y dominio que los planos de ajuste anteriores; esto puede resultar en errores de coincidencia de bloques más pequeños y una mejor calidad de imagen decodificada. Dado que se adoptan técnicas sin búsqueda y de quadtree, errores de coincidencia más pequeños también implican menos bloques coincidentes, lo que resulta en un proceso de codificación más rápido. Además, al combinar todas las superficies de ajuste, también se propone una imagen de superficie de ajuste (FSI) para acelerar la decodificación fractal. Los experimentos muestran que nuestro método propuesto puede ofrecer un rendimiento

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Codificación de imágenes fractales; Superficie de ajuste; Transformación de niveles de gris; Errores de coincidencia de bloques; Técnicas de quadtree; Decodificación fractal.
• Keywords:Fractal image coding; Fitting surface; Gray-level transform; Block matching errors; Quadtree techniques; Fractal decoding.