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基于分形理论的图像压缩方法研究的开题报告
一、课题背景
随着图像数据的快速增长，图像压缩成为了图像处理中的关键技术之一，它能够有效地降低图像数据的存储空间和传输带宽，以便更快地传输和处理大量的图像数据。当前主要的图像压缩方法有无损压缩和有损压缩两种。其中，无损压缩方法通常用于保存精度要求高的图像数据，而有损压缩则用于保存色彩和细节需求不高的图像数据。
传统的图像压缩方法包括JPEG、PNG和GIF等，虽然在一定程度上实现了对图像的压缩，但是压缩率相对较低，失真率较高，且不利于图像的编辑和处理。因此，基于分形理论的图像压缩方法应运而生。
二、研究意义
基于分形理论的图像压缩方法在一定程度上克服了传统压缩方法的缺陷，具有压缩率高、失真率低、图像编辑和处理方便等优点。因此，该方法已经被广泛应用于数字图像处理、医学影像处理、视频监控等领域。
三、研究内容和方法
本文将基于分形理论，从以下两个方面进行研究：
1.建立分形压缩模型，以获得较高的压缩率和图像质量；
2.通过计算机模拟分形压缩过程，分析和验证模型的可行性，并对比传统的压缩方法。
四、研究预期结果
1.建立一种高效的分形压缩模型，能够实现高压缩率和低失真率的图像压缩；
2.通过比较，验证分形压缩方法相较于传统方法在压缩率和质量方面的优越性。
五、进度安排
第1-2个月：相关文献调研和分析；
第3-4个月：建立分形压缩模型，进行算法设计和编程实现；
第5个月：计算机模拟分形压缩过程，分析结果并进行优化调整；
第6个月：对模型进行实验验证和对比分析，撰写论文。
六、参考文献
[1]JacquinA.Imagecodingbasedonafractaltheoryofiteratedcontractiveimagetransformations[J].IEEETransactionsonImageProcessing,1992,1(2):18-30.
[2]StojanovicI,KulisicB,PopovicM.Fractalimagecompression[C]//InternationalSymposiumonSignals,CircuitsandSystems.Ieee,1999:1119-1122.
[3]DaveM,ChopraN.Fractalimagecompressionusingparticleswarmoptimization[C]//2015InternationalConferenceonComputingforSustainableGlobalDevelopment(INDIACom).IEEE,2015:1809-1814.
[4]黄出山.数学的美丽与哲学的思考——分形几何与分形理论[J].数学学报,2003,46(6):1023-1032.
[5]王骏,王小川.分形几何及其应用[M].北京:科学出版社,1987.