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提出一種基于Julia-CK集和Logistic映射的非線性分形壓縮算法。用Carotid-Kundalini函數生成Julia-CK集，并用Logistic映射生成偽隨機數填充量化表。將量化后的Julia-CK集分割成4×4的小圖像塊，再變換成圓盤。圓盤經過旋轉后重新變換為正方形，對Julia-CK集進行適當的分類。編碼時在同類中尋找匹配的圖像塊，擴充了原有的仿射變換，得到一個豐富且可通用的壓縮字典，有效地打破圖像和數據字典之間的一一對應關系。實驗表明，相比于Barnsley提出的經典分形壓縮方法，新算法使壓縮比提高約36%，重建圖像的峰值信噪比提高約27%，具有良好的壓縮比，獲得了高質量的解碼圖像。
關鍵詞：Julia-CK集；Logistic映射；圓盤；分形壓縮；數據字典
關鍵詞：Julia-CK集；Logistic映射；圓盤；分形壓縮；數據字典
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