Moderní metody fraktální komprese obrazu

Abstract

V předložené práci studujeme metody fraktální komprese obrazu. Jsou zde rozebrány základní používané techniky, publikovaná rozšíření a jsou navržena a implementována drobná vylepšení stávajících metod. Dále je představen modulární systém umožňující vyměřování různých variant jednotlivých částí kompresního procesu a zjednodušující tak porovnání účinnosti různých algoritm. Nově navržená vylepšení jsou vyhodnocena na testovacích obrázcích. Pedstavená penalizační metoda dosahuje vyšších kvalit dekomprimovaných obrázků. Diferenční kódování v kombinaci s přeuspořádáním cílových blok snižuje nároky na prostor okolo 5%. Predikce implementovaná pomocí KD-stromů se naopak ukázala jako nepříliš účinná v porovnání s článkem používajícím jinou datovou strukturu.

In the present work we study fractal image compression. We discuss basic techniques, published improvements, and a few proposed enhancements of the current methods including their implementation. A framework for fractal compression is introduced. It is designed in order to be able to replace individual parts of the encoding process by di erent algorithms, simplifying comparison of their combinations. Presented enhancements are evaluated on a set of testing images. With proposed penalisation method decompressed images reach higher qualities. The differential coding combined with reordering of range-blocks decreases the amount of needed space approximately by 5%. On the other hand the prediction implemented by KD-trees isn't as accurate in comparison to a paper using another data structure.