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Statistical feature extraction based technique for fast fractal image compression

机译：基于统计特征提取的快速分形图像压缩技术

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Fractal image compression is an innovative way of image representation by using relationships among the sub-section of image itself. It utilizes the existence of self-symmetry and uses affine contractive transforms. This technique has manifold advantages like, very high compression ratio, high decompression speed, high bit-rate and resolution independence, but high computation time expenses of suitable domain search in coding phase is the major bottleneck of the technique. This paper presents a fast fractal compression scheme based on feature extraction and innovative way of image comparison. In proposed development the complexity of suitable domain search is reduced by transforming the problem from image domain to vector domain. Simulation results confirms that suggested variant leads to a faster system as compared to existing state-of art Fractal Image Compression techniques. (C) 2016 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：分形图像压缩是通过使用图像本身的各个子部分之间的关​​系来进行图像表示的一种创新方式。它利用了自对称性的存在并使用仿射压缩变换。该技术具有很多优点，例如，非常高的压缩率，高解压缩速度，高比特率和分辨率独立性，但是在编码阶段进行适当域搜索的高计算时间开销是该技术的主要瓶颈。本文提出了一种基于特征提取和图像比较创新方法的快速分形压缩方案。在提出的开发中，通过将问题从图像域转换为向量域，降低了适当域搜索的复杂性。仿真结果证实，与现有的现有分形图像压缩技术相比，建议的变体可导致更快的系统。 （C）2016 Elsevier Inc.保留所有权利。

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