C++ / openCV / Fractal Compression Coding

5. -Avg
축소
< Isom0~7 >
-Avg x α
-Avg x α
-Avg x α
-Avg x α
전체 이미지 순환
(간격1 ,블록x2)
If(error<min)
{x ,y ,alpha ,
geo, error저장}
Compute
ERROR
(블록 비교)
0,0 블록 선택
(0 , 0) 부터 블럭단위로
(Width - b_size , height - b_size)까지
반복

6. < Image_dec _tmp>
(0 , 0) 부터 블럭단위로
(Width - b_size , height - b_size)까지
반복
축소 -avg Str.geo 곱하기
Str.α
+ Str.avg
< Image_dec > < Image_dec_tmp >
• 구조체 Str에 인코딩 정보들을 저장 후
• 128로 초기화한 디코딩0회 이미지 시작

7. (0 , 0) 부터 블럭단위로
(Width - b_size , height - b_size)까지
반복
축소 -avg Str.geo 곱하기
Str.α
+ Str.avg
< Image_dec > < Image_dec_tmp >
• 디코딩 1회 진행된 이미지로 시작
< Image_dec _tmp>

21. • 250KB인 lena.bmp 이미지가 46KB의 데이터만으로도 거의
원본에 가까운 이미지로 복원
• 이미지를 직접 전송하는 것이 아니라 압축기술을 통해 필요한
정보만 전송함으로써 효율적인 자원 활용
• 인코딩에는 유사성을 찾기위해 오랜 계산 시간이 걸리지만 디코딩
속도는 매우 빠르며 높은 효율성을 가짐.
• https://en.wikipedia.org/wiki/Fractal_compression
• http://miplab.cbnu.ac.kr/