摘  要： 提出了一種基于四叉樹分割的分形圖像編碼的改進算法，通過調(diào)整父塊與子塊的誤差來控制編碼速度和解碼質(zhì)量。仿真實驗表明，該算法有效地提高了圖像編碼的效率，具有可行性。
關(guān)鍵詞： 醫(yī)學(xué)圖像；分形圖像；圖像編碼

　隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，圖像編碼與壓縮技術(shù)得到越來越多的關(guān)注。與一般圖像壓縮相比，醫(yī)學(xué)圖像壓縮具有其特殊性和復(fù)雜性，其壓縮必須嚴(yán)格保證診斷的可靠性。編碼在圖像數(shù)字化過程中占有非常重要的地位。在滿足一定圖像質(zhì)量要求的前提下，能獲得減少數(shù)量的編碼稱為編碼壓縮。研究最佳編碼壓縮的數(shù)學(xué)模型和方法是人們追求的目標(biāo)。圖像數(shù)據(jù)中存在大量的冗余數(shù)據(jù)。首先，從空間上來看，一幅圖像的許多區(qū)域是相同或相似的，沒有必要記錄所有點的像素值；其次，從時間角度來考慮，由于圖像變化的連續(xù)性，兩幀圖像數(shù)據(jù)中有大量相同之處，可以只記錄它們的差別。因此，可以通過適當(dāng)?shù)膲嚎s算法去除圖像數(shù)據(jù)在空間和時間上的冗余，大大減少所需存儲或傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。從信息論的觀點看，描述圖像信源的數(shù)據(jù)由有效信息和冗余量兩部分組成。去除冗余量能夠節(jié)省存儲和傳輸中的開銷，同時又不損壞圖像信源的有效信息量[1-3]。
1 分形圖像壓縮
　在現(xiàn)實中，圖像有灰度和非嚴(yán)格自相似性，即具有嚴(yán)格的整體與局部自相似性的圖像在現(xiàn)實中只占極小部分。BARNSLEY提出IESP采用由初始點經(jīng)壓縮變換ωi(ai，bi，ci，di，ei，fi)加上伴隨率pi(i=1，2，…，n)進行迭代，得到的點集分布類似灰度效應(yīng)。其基本思路是，將原圖像預(yù)分解為若干個分形子塊，使每個子塊具有一定的分形結(jié)構(gòu)，即子塊的整體與局部之間存在某種自相似特征。圖像分割可采用三角形分割、矩形分割和四叉樹形分割等圖像處理手段，并把這些子塊構(gòu)成一個分形庫，每一個子塊可以從庫中找到它們自己的匹配子圖編碼。JACQAIN A E，針對上述問題提出了全自動的分形圖像壓縮方法，該演繹法基于圖像劃塊方式來實現(xiàn)以局部的仿射變換代替全局的仿射變換[4-5]。

　通過實驗可以看到，允許誤差ε的取值直接影響圖像壓縮比、圖像質(zhì)量和處理時間。ε越大，壓縮比越大，處理時間越短，但圖像質(zhì)量越差；ε越小，壓縮比越小，處理時間越長，但圖像質(zhì)量越好。因此，必須根據(jù)實際綜合處理誤差、質(zhì)量和時間的關(guān)系。
　目前，分形圖像壓縮存在的最主要問題是編碼速度慢，主要原因是搜索最佳匹配的定義域塊耗時太多。本文通過分析影響分形圖像編碼速度的相關(guān)因素，調(diào)整父塊與子塊的尺寸，控制其誤差來達到使圖像自適應(yīng)編碼的目的。
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