MATLAB分形图像压缩与解码源代码解析

"分形图像压缩与解码MATLAB程序" 该资源是一个使用MATLAB编写的分形图像压缩和解码程序，旨在帮助用户理解分形编码的基本原理和实现过程。程序提供了详细的注释，方便学习和研究。分形图像压缩是一种基于图像自相似性的压缩方法，它通过迭代地将图像分解成更小的块（称为区域）并用这些区域的分形编码来表示原始图像。 在程序中，首先进行了清理工作并启动计时器 (`clear` 和 `tic`)，然后提示用户输入一个数字，用于指定图像缩小的比例。`Image1` 是从文件 `'pic\cameraman.tif'` 读取的图像，经过缩放后存储。`Sr` 和 `Sd` 分别定义了重构图像和压缩图像的块大小，`Rnum` 和 `Dnum` 计算了重构图像和压缩图像的块数量。 接着，程序使用 `blkproc` 函数对 `Image1` 进行平均滤波，生成了 `Image2`，这个过程是为了简化处理，没有进行8次变换。`RBlocks` 和 `DBlocks` 两个矩阵分别用来存储重构图像的块和压缩图像的块。`DBlocksReduce` 是一个更大的矩阵，用于存储所有可能的翻转和旋转后的块，以便于后续的编码过程。 在代码的主体部分，通过两个嵌套循环来获取图像的块，并根据 `Sr` 和 `Sd` 的大小将它们存储到相应的矩阵中。对于 `DBlocksReduce`，程序执行了各种翻转和旋转操作，模拟了分形编码中的自相似变换，这些变换包括行翻转、列翻转和同时进行的行和列翻转，以创建图像块的不同版本。 分形编码的核心在于寻找图像块之间的最佳匹配，这个过程通常涉及迭代和复杂的计算。在实际的压缩过程中，每个压缩块会被映射到与其最相似的重构块，然后记录下这个映射关系，而不是原始的数据，从而实现压缩。解码时，根据这些映射关系重建图像。 由于此程序是简化的版本，可能没有包含完整的分形编码算法的所有步骤，例如迭代细化、匹配搜索和哈夫曼编码等。但它是理解分形压缩基本概念的一个良好起点，可以作为进一步研究和实验的基础。在实际应用中，分形压缩常用于处理具有丰富细节和自相似结构的图像，如地形图或医学影像，可以达到较高的压缩比而不失真。