基于分形算法的遥感图像压缩技术研究

分形算法应用于遥感图像的压缩 分形算法是一种描述和分析不同地理特征复杂多的方法，在遥感图像压缩中发挥着重要作用。遥感图像包括丰富的地理信息，同时反映了地理特征和空间结构的复杂性。分形算法提供了比传统方法更强有力的压缩遥感数据的方法。 在遥感图像压缩中，分形算法可以处理具有不同空间复杂度和反映不同地理特征的功能。一些图像可能是平滑的，例如，水流；一些可能是粗糙的，如混合的植被；一些可能展现出更加结构性的信息，如城市。包括计算时间和压缩率在内的结果都将受到地理复杂度的影响。在压缩率和逼真度方面，分析不同地理的影响是非常重要的。 在分形图像压缩中，四叉树方法是常用的分割图像的方法。四叉树是一个图像结构，出现于70年代末，发展和应用于80和90年代。树的根部是原始图像。首先，图像被分为使用四叉树方法得到的不同尺寸的区域，同时区域建立起来了，包括四叉树分割的尺寸和位置准备好了。节点的区域与区域库D相比较，它是区域尺寸的两倍。区域的象素点被平价分成四份以便来减小区域的尺寸，发现像素值的仿射转换是用来最小化转换区域像素和区域像素值得rms差分。 分形算法的优点在于它可以处理具有不同空间复杂度和反映不同地理特征的功能，并且可以提供比传统方法更强有力的压缩遥感数据的方法。然而，分形算法也存在一些缺点，例如计算时间较长，需要大量的计算资源等。 在遥感图像压缩中，分形算法可以与其他压缩算法相结合，以提高压缩率和解压缩速度。例如，使用分形算法对遥感图像进行压缩，然后使用其他压缩算法对压缩后的图像进行进一步的压缩。这样可以提高压缩率和解压缩速度，提高遥感图像的处理效率。 分形算法在遥感图像压缩中发挥着重要作用，可以处理具有不同空间复杂度和反映不同地理特征的功能，提供比传统方法更强有力的压缩遥感数据的方法。但是，分形算法也存在一些缺点，需要结合其他压缩算法和技术以提高压缩率和解压缩速度。 关键词：分形图像压缩、IFS、局部迭代函数系统、遥感 参考文献： [1] Barnsley M F. Fractals Everywhere[M]. Academic Press, 1988. [2] Witten I H, Neal R M, Cleary J G. Arithmetic coding for data compression[J]. Communications of the ACM, 1987, 30(6): 520-540.