Advanced Fractal Image Coding Based on the Quadtree

Fractal image coding simply based on quad tree is a unique technique for still image compression. Compared with other image compression methods, fractal image coding has the advantage of higher compression ratio, higher decoding speed and decoded image having nothing to do with the resolution of image. It spends too much time to look for the best matching Ri block on encoding. To improve the encoding speed, we must narrow the search range and improve the search skills to ensure the best match block falls within our range. In this paper, an advanced fractal image compression algorithm based on quad tree is proposed. First, we can improve the construction method of search attractor by constructing directly from the big Di block, so it can save a lot of searching time in encoding. Second, the attractors can be self-constructed, so it is not happened that the attractor is not found in the traditional methods. Experimental result shows that the algorithm makes image coding faster and more efficiency

Compression d'images couleurs par hybridation d'un réseau de neurones et fractale

En compression Fractale l'étape de codage nécessite un coût calculatoire important. Dans ce papier, un schéma de codage rapide pour la compression d'image par fractale, est proposé. La technique est basée sur l'hybridation des fractales et la quantification vectorielle par un réseau de Kohonen à plusieurs dictionnaires. Cette technique a été testée sur des images couleurs. Elle a sensiblement diminué le temps de calcul du codeur fractal, tout en maintenant une qualité satisfaisante des images reconstruites à des taux de compression importants

Algoritmos metaheurísticos aplicados a una transformada fractal en imágenes

Se describe una investigación sobre el uso de algoritmos metaheurísticos para generar imágenes fractales a partir de la aplicación de una transformada fractal. La codificación fractal de imágenes es una técnica de compresión con pérdidas en donde se representa una imagen digital como un conjunto de códigos fractales, con la ventaja de reducir el espacio que éstas ocupan. Se explican que los algoritmos metaheurísticos son técnicas de optimización que se basan en la exploración sistemática de soluciones y en la evaluación de su calidad, para encontrar la mejor solución posible en un espacio de búsqueda. Se aplican algoritmos metaheurísticos para generar imágenes fractales a partir de una transformada fractal. El uso de algoritmos metaheurísticos en la generación de imágenes fractales puede mejorar la calidad y complejidad de las mismas, en comparación con los métodos tradicionales de transformada fractal. Además, los algoritmos metaheurísticos pueden ser útiles para optimizar la exploración y la convergencia en la búsqueda de soluciones en un espacio de búsqueda complejo

Self-similarity and wavelet forms for the compression of still image and video data

This thesis is concerned with the methods used to reduce the data volume required to represent still images and video sequences. The number of disparate still image and video coding methods increases almost daily. Recently, two new strategies have emerged and have stimulated widespread research. These are the fractal method and the wavelet transform. In this thesis, it will be argued that the two methods share a common principle: that of self-similarity. The two will be related concretely via an image coding algorithm which combines the two, normally disparate, strategies. The wavelet transform is an orientation selective transform. It will be shown that the selectivity of the conventional transform is not sufficient to allow exploitation of self-similarity while keeping computational cost low. To address this, a new wavelet transform is presented which allows for greater orientation selectivity, while maintaining the orthogonality and data volume of the conventional wavelet transform. Many designs for vector quantizers have been published recently and another is added to the gamut by this work. The tree structured vector quantizer presented here is on-line and self structuring, requiring no distinct training phase. Combining these into a still image data compression system produces results which are among the best that have been published to date. An extension of the two dimensional wavelet transform to encompass the time dimension is straightforward and this work attempts to extrapolate some of its properties into three dimensions. The vector quantizer is then applied to three dimensional image data to produce a video coding system which, while not optimal, produces very encouraging results

Segmentation based coding of depth Information for 3D video

Increased interest in 3D artifact and the need of transmitting, broadcasting and saving the whole information that represents the 3D view, has been a hot topic in recent years. Knowing that adding the depth information to the views will increase the encoding bitrate considerably, we decided to find a new approach to encode/decode the depth information for 3D video. In this project, different approaches to encode/decode the depth information are experienced and a new method is implemented which its result is compared to the best previously developed method considering both bitrate and quality (PSNR)

Fractal image compression and the self-affinity assumption : a stochastic signal modelling perspective

Bibliography: p. 208-225.Fractal image compression is a comparatively new technique which has gained considerable attention in the popular technical press, and more recently in the research literature. The most significant advantages claimed are high reconstruction quality at low coding rates, rapid decoding, and "resolution independence" in the sense that an encoded image may be decoded at a higher resolution than the original. While many of the claims published in the popular technical press are clearly extravagant, it appears from the rapidly growing body of published research that fractal image compression is capable of performance comparable with that of other techniques enjoying the benefit of a considerably more robust theoretical foundation. . So called because of the similarities between the form of image representation and a mechanism widely used in generating deterministic fractal images, fractal compression represents an image by the parameters of a set of affine transforms on image blocks under which the image is approximately invariant. Although the conditions imposed on these transforms may be shown to be sufficient to guarantee that an approximation of the original image can be reconstructed, there is no obvious theoretical reason to expect this to represent an efficient representation for image coding purposes. The usual analogy with vector quantisation, in which each image is considered to be represented in terms of code vectors extracted from the image itself is instructive, but transforms the fundamental problem into one of understanding why this construction results in an efficient codebook. The signal property required for such a codebook to be effective, termed "self-affinity", is poorly understood. A stochastic signal model based examination of this property is the primary contribution of this dissertation. The most significant findings (subject to some important restrictions} are that "self-affinity" is not a natural consequence of common statistical assumptions but requires particular conditions which are inadequately characterised by second order statistics, and that "natural" images are only marginally "self-affine", to the extent that fractal image compression is effective, but not more so than comparable standard vector quantisation techniques

Codage fractal basé-région de séquences vidéo segmentées

Dans les industries de la télédiffusion et du multimédia, beaucoup de recherche se fait au niveau de la compression des données afin de réduire la largeur de bande nécessaire pour leur transmission en temps réel. Dans le domaine du codage de la vidéo, nous entendons souvent parler de MPEG (Motion Picture Expert Group), un standard international de la compression vidéo. Aujourd'hui, la norme MPEG-4 est de plus en plus utilisée sur l'Intemet grâce au taux de compression significatif qu'elle offre. Ce standard IEEE est continuellement en développement, renfermant des nouveaux outils qui rendent le codage de plus en plus rapide et efficace. Les standards récents de codage vidéo incorporent des méthodes d'estimation de mouvement et de quantification vectorielle permettant de compresser les séquences vidéo. Dans ce travail, nous étudions une méthode de quantification vectorielle de plus en plus utilisée dans le domaine du codage de la vidéo. Il s'agit du codage par fractales aussi connu sous le terme"Self-VQ". La recherche consiste en l'implémentation d'un algorithme de compression de séquences vidéo par la méthode des fractales. Nous présentons les algorithmes du CPM (Circular Prediction Mapping) et NCIM (Non Contractive Interframe Mapping) qui utilisent les fractales pour effectuer la tâche. De plus, une nouvelle méthode de codage par objet sera présentée. Le codage basé-région permet de coder séparément les régions ou objets dans une séquence afin d'offrir plus de flexibilité sur le contrôle de la largeur de bande de transmission. La qualité de codage est nettement améliorée près des frontières, c'est-à-dire les contours d'objets. Nous démontrons que le codage fractal basé-région est une méthode efficace qui pourra éventuellement faire partie des boîtes à outils du standard MPEG-4

Regionenbasierte Partitionierung bei fraktaler Bildkompression mit Quadtrees

Fraktale Bildcodierung ist ein leistungsfähiges Verfahren zur Kompression von Bilddaten. In der vorliegenden Arbeit werden zwei verschiedene Ansätze zur notwendigen Partitionierung des zu codierenden Bildes untersucht. Beide Typen zählen zu den regionenbasierten, hochadaptiven Methoden zur Bildpartitionierung, wobei das Bild zunächst in Grundblöcke zerlegt wird, die anschließend geeignet zu Regionen zusammengefaßt werden. Bei der ersten, bereits in früheren Arbeiten eingehend untersuchten Methode bestehen die Grundpartitionen aus quadratischen Blöcken gleicher Größe. Bei der zweiten zu untersuchenden Methode werden die Grundblöcke durch eine Quadtree-Zerlegung gebildet und besitzen damit unterschiedliche Größen. Nach der Anwendung eines entsprechenden Regionen-Merging-Verfahrens ergeben sich Partitionen, die sich sowohl in Struktur als auch in der zur Abspeicherung benötigten Anzahl von Bits unterscheiden. Einerseits weisen die regionenbasierten Partitionen mit Quadtrees eine geradlinigere Struktur auf, weshalb sie sich mit arithmetischer Codierung besser komprimieren lassen als regionenbasierte Partitionen mit uniformen Grundblöcken. Andererseits liefert der Quadtree-basierte Ansatz eine meßbar schlechtere Qualität des decodierten Bildes bei gleicher Anzahl von Regionen. Diese Unterschiede werden in dieser Arbeit untersucht und erläutert. Dazu werden die in der Literatur vorhandenen Ansätze aufgegriffen und weitere Verfahren vorgestellt, die zu einer effizienteren Partitionsabspeicherung führen. Versuche haben gezeigt, daß der Quadtree-basierte Ansatz mit den vorgestellten Neuerungen zu leicht besseren Ergebnissen bezüglich des Rekonstruktionsfehlers als der uniforme Ansatz führt. Die erreichten Werte stellen die zur Zeit besten Resultate bei fraktaler Bildkompression im Ortsraum dar. Auch im Hinblick auf eine schnelle Codierung ist die Anwendung des Quadtree-Schemas im Vergleich zum uniformen Ansatz von Vorteil, es wird bessere Bildqualität bei kürzerer Codierungszeit erreicht