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多媒体的发展离不开图像技术的发展。图像中含有的大量信息使得图像具有大的尺寸，但是图像传输却需要图像具有小尺寸。因此若没有一个高效的图像编码方法，将不可能实现图像的传输。
传统的图像压缩算法大多是通过去除冗余信息，保留高频信息来实现图像压缩，一般己成定式，发展潜力不大。分形编码技术利用图像局部与整体的自相似性或自仿射性，找到合适的迭代因子作为分形码，来实现图像压缩。相较直接存储图像数据的压缩方法，分形编码存储图像块间仿射变换参数使得图像具有较高的压缩比。但是分形编码的计算复杂性使得编码时间很长，这使得分形编码不能满足实时性要求。其编码时间主要耗费在对每个值域块要在大量虚拟码本中寻找其最佳匹配块上。
本文提出一种改进的分形图像编码方法。在编码方面，不再对基本分形编码方法中定义域块进行8种变换，以此来加快编码时间。在解压效果方面，通过加上额外的误差信息作为编码结果来提升解码效果。误差信息同样是很庞大的数据。误差存储数量的多少、所存误差是否是重要信息都会影响到图像的解压效果。在保证高压缩比以及较好的图像解码质量的前提下，如何选取误差进行存储，成为研究实验中的重点。本文通过运用统计分类思想，耐误差进行分区并将其映射到指定数值模型上。之后将处理后的误差按照高频和低频信息两部分进行存储，来实现改善解压图像质量的目的。
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