一种基于属性计算网络的分形图像压缩方法的中期报告1.研究背景及意义图像压缩是图像处理领域的一个重要问题，它可以有效地降低图像的数据量，节约存储空间和传输带宽，并且对于在网络上进行图像传输的应用具有重要的意义。分形压缩是一种基于自相似性的图像压缩方法，它利用一组局部相似的图像块来表示整张图像，具有较好的压缩效率和图像质量。然而，传统的分形压缩方法需要进行大量的计算，对计算机的处理能力要求较高，因此有限制压缩图像的大小和分辨率。基于属性计算网络的分形图像压缩方法可以利用神经网络的并行计算能力和分形压缩的自相似性原理，提高压缩效率和质量。该方法可以减少计算量，同时还可以应用于实时图像压缩和高分辨率图像压缩。2.研究内容及方法该方法首先将图像分块，然后将每个图像块看作一个属性计算网络的输入，通过训练网络，得到每个图像块对应的分形码，同时，采用分形编码器对图像进行编码，得到压缩后的分形码。在解码过程中，采用分形解码器进行解码，得到压缩后的图像。具体研究方法如下：（1）图像分块：将原始图像分成若干个大小相等的块。（2）属性计算：将每个图像块看作属性计算网络的输入，对网络进行训练，得到每个图像块对应的分形码。（3）分形编码：采用分形编码器对图像进行编码，得到压缩后的分形码。（4）分形解码：在解码过程中，采用分形解码器进行解码，得到压缩后的图像。3.预期成果通过该方法的研究，预期可以得到如下成果：（1）设计和实现一个基于属性计算网络的分形图像压缩方法。（2）应用该方法对图像进行压缩，验证其压缩效率和质量。（3）通过与传统分形压缩方法的比较，证实该方法的优越性，有效地解决了传统方法计算量大的问题。4.预期应用该方法可以应用于实时和高分辨率图像的压缩，尤其适合于嵌入式系统和移动端设备。基于该方法的图像压缩技术将会推动图像处理技术的发展，并在图像传输，存储等领域发挥重要作用。