本设计通过一种快速分形编码算法，对分形编码技术进行改进。由于每个输入子块的最佳匹配块搜索范围过大导致了传统图像编码时间过长，针对这个问题提出了基于图像块的规范化行列式，用新的子块叉迹，把搜索范围限制在初始匹配块的领域内，对搜索领域用误差阈值来控制并用MATLAB的平台进行编程，对新的算法进行了实验研究。结果显示，这种基于行列式的快速图像分形编码的算法在峰值信噪比相同的情况下，编码速度比普通算法快30倍左右。在图像质量稍有下降的情况下，编码速度能提高到1000倍以上。这大大推广了快速分形编码在图像压缩方面的应用。

课题难点

普通的分形编码用全搜索法来寻找每个输入子块的最佳匹配块，这个方法虽然能得到最优结果，但是全搜索法在输入子块匹配过程中要对每一个D块进行匹配，这样不光计算量很大，而且也需要很多时间，所以在实际中应用不太理想。因此要想改进普通分形编码的缺点，必须减少计算量和缩短编码时间。而从全搜索法中我们可以得到启示，要想解决这两大问题，关键是如何使输入子块的最佳匹配块的搜索范围缩小。只要搜索范围缩小了，那么计算量和编码时间自然会降下来，这是毫无疑问的，但是如果输入子块的最佳匹配块并不在搜索范围内，解码后图像质量就会受到影响。所以本课题最大的难点是用一种方法即可以使输入子块的最佳匹配块的搜索范围变得尽可能小，又要保证在这个搜索范围内找到的匹配块全部都是最优解。这样就能在保证图像质量的前提下，减少计算量、提高编码速度。

实验程序描述

本程序的功能是对两幅图片进行编码，在介绍程序前先对本人在调试程序的过程中的一些小问题，希望大家能有所借鉴。

（1）所选的两张图片像素值不要太大，否则因为计算量太大可能会导致程序死掉。本人选择的是两张128*128的照片，一张是JPG格式，另一张是GIF格式。（2）在MATLAB的平台中打双引号必须在英文输入状态下。（3）MATLAB中左上角的Current Folder的文件夹目录必须选择照片存放的文件夹（work），否则，运行程序时会出现错误。

图像读入

1.先对图像进行读入，得到一个关于图像像素矩阵，然后对这些矩阵进行分块。首先把矩阵分成互不重叠的R块（值域块）用表示然后再把矩阵分成相互重叠的D块（定义域块）。如果R块的大小为A*A,D块的大小为B*B(B=2A),矩阵的大小为N*N,.....