MATLAB实现的分形图像压缩算法

"该资源是MATLAB实现的分形图像压缩算法，可用于处理彩色图像。通过将原始图像划分为8x8的像素矩阵，并对定义域进行16x16像素块的处理，最终实现图像的压缩。算法包括定义域的获取、像素点的平均值计算、0度旋转及翻转等操作，压缩后的结果存储在特定格式的文件中。" 分形图像压缩是一种基于分形理论的图像编码方法，它利用图像内部的自相似性来减少数据量，从而达到压缩的目的。在这个MATLAB实现中，主要涉及以下几个关键知识点： 1. **图像读取与处理**：首先，通过`imread`函数读取彩色图像，将其转化为双精度浮点数的数据类型，以便进行进一步处理。`double(DATA)`将图像数据从原类型转换为双精度，便于计算。 2. **图像划分**：为了进行分形压缩，图像被划分为8x8的像素矩阵。变量`nrx`和`nry`分别表示在X和Y方向上划分的块数。这种划分有助于简化处理，同时保持图像的基本结构。 3. **定义域处理**：定义域是图像中的一块区域，用于查找自相似性。在这里，图像被划分为16x16的定义域像素块，存储在`cund1`中。然后通过对相邻像素的平均值计算，将16x16的定义域转换为8x8的块，存储在`cund2`中。这个过程减少了数据量，但保留了关键信息。 4. **旋转与翻转**：对`cund2`执行0度旋转，通过`reshape`函数将8x8矩阵重新排列成一行，存储在`DD`中。然后进行水平翻转，形成`cund4`，这一步是为了获取不同方向的自相似性信息，增加压缩的效率和质量。 5. **压缩与存储**：在遍历所有定义域块后，将压缩后的信息存储到文件`自己分形图像压缩.txt`中。`fopen`用于打开文件，`fwrite`用于将数据写入文件，这确保了压缩后的图像数据可以被保存和后期解压。 6. **数据结构**：在代码中，使用了多维数组如`DD`，`cund1`，`cund2`等，这些数组分别用于存储不同阶段的图像数据，如定义域的原始像素、压缩后的像素块等，它们是实现分形压缩算法的核心。 7. **循环结构**：`for`循环用于遍历图像的所有定义域块，进行逐个处理。这种迭代方法确保了每个像素块都能得到恰当的处理，以实现全局的压缩。 通过以上步骤，该MATLAB代码实现了分形图像压缩的基本流程，展示了如何在实际编程环境中应用分形理论来压缩图像。这种方法对于理解和研究分形图像压缩算法具有重要的参考价值。