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Fast fractal coding of subbands using a non-iterative block clustering

机译：使用非迭代块聚类的子带快速分形编码

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We propose a new image coding scheme which uses a fast non-iterative algorithm for block clustering in fractal coding of wavelet transform coefficients. The original image is first decomposed into subbands containing information in different spatial directions and different scales, using an orthogonal wavelet filter bank. Subbands are encoded using local iterated function systems (LIFS) with range and domain blocks presenting horizontal or vertical directional-ities. Their sizes are adapted to the correlation lengths and the resolution of each subband. This hybrid compression scheme allows to use the natural classification obtained by using a subband decomposition and reduce the computational complexity by a 12:1 factor. In order to increase this speedup, we propose a fast non-iterative algorithm for block clustering which classifies the directional domain and range blocks and leads to an accelerated LIFS generation in each subband. The proposed approach reduces the computational complexity of the basic fractal compression algorithm by a 50:1 factor and gives better PSNR/bit rate results, especially for images presenting directionalities.
机译：我们提出了一种新的图像编码方案，该方案在小波变换系数的分形编码中使用快速非迭代算法进行块聚类。首先，使用正交小波滤波器组将原始图像分解为包含不同空间方向和比例的信息的子带。子带使用本地迭代功能系统（LIFS）进行编码，其中范围和域块呈现水平或垂直方向性。它们的大小适合于相关长度和每个子带的分辨率。这种混合压缩方案允许使用通过子带分解获得的自然分类，并将计算复杂度降低12：1。为了提高速度，我们提出了一种用于块聚类的快速非迭代算法，该算法对定向域块和范围块进行了分类，并在每个子带中加速了LIFS的生成。所提出的方法将基本分形压缩算法的计算复杂度降低了50：1，并提供了更好的PSNR /比特率结果，尤其是对于具有方向性的图像。

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