Введение
Глава 1. Стандартный алгоритм фрактального сжатия изображений 19
1.1. Изображение - неподвижная точка сжимающего оператора 19
1.2. \Р - сходимость модели изображения 24
1.3. Вычисление параметров кодирования 30
1.4. Дискретное представление изображения 33
1.5. Алгоритм кодирования Хатчинсона 39
1.6. Программная реализация алгоритма кодирования Хатчинсона 45
1.7. Результаты экспериментов 52
Глава 2. Классификация площадок изображения. Построение фрактальных баз 61
2.1. Классификация архетипов 62
2.2. Основные требования, предъявляемые к фрактальньм базам . 65
2.3. Кодирование, раскодирование изображений 67
2.4. Сферическая классификация полутоновых площадок (S-классификация) 70
2.5. Обучение фрактальной базы. Процесс построения искусственной и естественной фрактальных баз 75
2.6. Результаты экспериментов 78
Глава 3. Улучшение качества изображений за счет введения дисперсионных классификаций 83
3.1. Приближение изображения тремя базисными площадками 83
3.2. Дисперсионные классификации полутоновых площадок 86
3.3. SVO-классификация в условиях задачи приближения тремя базисными функциями 89
3.4. SW-классификация в условиях задачи приближения тремя базисными функциями 92
3.5. Описание комплекса программ для сжатия полноцветных (truecolor) изображений. Результаты вычислительных экспериментов 95
Заключение 105
Литература 107
