基于模糊聚类优化的序列图像快速分形压缩

针对传统序列图像分形压缩算法编码时间过长的问题,提出了一种基于模糊聚类优化(ofc)的快速算法,它是一种基于单帧的序列图像帧间分形压缩算法。首先使用lbg(linde-buzo-gray)方法对序列图像组成的搜索空间样本集进行初始化,然后将ofc方法应用于对样本集的软分类,匹配时通过用类内搜索取代全局搜索,将分形编码过程聚焦在最有效的局部范围内,从而减少了匹配次数,降低编码时间。由于ofc算法是一种软分类方法,样本集类别数的确定即最终聚类方案是取样本集所有可能的分割中对应于目标函数最小者的分割,所以它不但是基于全局最优的聚类方法,避免了基于局部最优lbg算法中的某些误判,而且有效抑制了传统硬分类方法中类别数需预先指定的人为干扰因素,使恢复图像的质量能够得到更有效保证。相同运算环境下的仿真实验结果说明,在不影响信噪比和压缩比的前提下,与传统序列图像分形压缩算法相比,ofc算法编码速度可提高约5倍,证明了本算法的优越性。