【摘 要】
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为了提高图像压缩质量,该论文提出了两个基于传统分形图像压缩算法的改进方案：首先以Fisher的自适应四分树算法为基础,提出了代码本块修正算法：对已经划分到最小块而rms误差仍
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为了提高图像压缩质量,该论文提出了两个基于传统分形图像压缩算法的改进方案：首先以Fisher的自适应四分树算法为基础,提出了代码本块修正算法：对已经划分到最小块而rms误差仍然大于精度的值域块,把根据自适应算法获得的匹配块与值域块的对应像素平均以获得新的代码本块,然后重新计算确定压缩系数、偏移量和rms误差,得到二次近似值.针对还原图像上边界虚化、模糊的情况提出了代码本块像素强度值的校正方案：使用四邻域中最相近的三个像素平均代替原有的四邻域像素平均.实验表明这两种方法对改善还原图像的细节和清晰度具有较明显的效果.该论文利用分布并行计算系统上的并行计算来解决分形压缩运算速度慢的问题.首先建立并实现了基于Java RMI方法的分布并行计算系统JDCS.考虑到分布并行计算系统中通信时延和计算机的异构性,给出了一个适用于分布并行计算系统的任务的分层调度算法Leveled Scheduling,它的时间复杂性为0（nmlogm）,其中n为分布程序所分解的任务数,m为参加并行计算的计算机数.最后给出了并行化分形图像压缩算法并在JDCS系统上实现.
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