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适应于野战医学PACS系统的序列图像编码研究
本文主要针对野战医学PACS系统中海_量影像数据的存储与传输问题,将模糊聚类优化思想应用于医学序列图像的分形压缩.通过采用有效组织分形编码搜索空间的方法,提高了编码效率,从而实现编码速度的明显改善.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,本文的OFC算法编码速度可提高大约5倍,这有力证明了本文算法的优越性.
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基于分形和小波的混合图像压缩
从近年来受人瞩目的分形和小波图像压缩方法出发,分析了两种图像压缩方法的特点及利弊.运用小波域及DCT域下的分形压缩图像方法,提高了编码速度,得到较高的压缩比和信噪比,但重构图像质量还存在块状效应.为此,提出了几种方法结合起来的综合方法,进一步提高图像的质量,在压缩比和信噪比之间取得良好的折衷.
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基于分形码技术的医学图像放大法
基于分形图像编码的基本思想和分形吸引子的特点,通过对医学图像的局部进行分形编码,然后进行分形插值解码,实现了图像的局部放大.实验表明,这种方法是一种有效的局部图像放大方法,克服了现有方法的缺点.
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分形编码技术在图像型火灾烟雾探测中的应用研究
图像型火灾探测技术是火灾探测领域中近几年发展起来的较新的技术分支,由于其自身非接触性探测等优越性,成为国内外火灾探测领域关注的焦点.文章介绍了图像型火灾烟雾探测技术的发展和现状,并针对火灾烟雾的分形特征引入分形编码技术,分析了通过基于K均值聚类方法的分形编码技术进行烟雾图像分割的实用性.