पियर्सन के सहसंबंध गुणांक के आधार पर ब्लॉक वर्गीकरण और छंटाई के साथ एक नया फ़्रैक्टल छवि संकुचन योजना

फ़्रैक्टल छवि संकुचन (FIC) एक छवि कोडिंग तकनीक है जो छवि संरचना की स्थानीय समानता पर आधारित है। इसका उपयोग छवि पुनर्प्राप्ति, छवि डेनॉइज़िंग, छवि प्रमाणीकरण और एन्क्रिप्शन जैसे कई क्षेत्रों में किया जाता है। हालांकि, FIC को एनकोडिंग में उच्च गणनात्मक जटिलता का सामना करना पड़ता है। हालांकि कई योजनाएँ एनकोडिंग को तेज़ करने के लिए प्रकाशित की गई हैं, लेकिन वे आसानी से एनकोडिंग समय या पुनर्निर्मित छवि की गुणवत्ता की आवश्यकताओं को संतोषजनक नहीं बनाती हैं। इस पेपर में, एक नई FIC योजना का प्रस्ताव है जो इस तथ्य पर आधारित है कि FIC में दो ब्लॉकों के बीच अफ़ाइन समानता उनके बीच पियर्सन के सहसंबंध गुणांक (APCC) के कुल मान के बराबर है। सबसे पहले, रेंज और डोमेन पूल में सभी ब्लॉकों को चुना जाता है और मेल खाने की संभावना बढ़ाने के लिए APCC-आधारित ब्लॉक वर्गीकरण विधि का उपयोग करके वर्गीकृत किया जाता है। दूसरे, इन डोमेन ब्लॉकों और प्रत्येक वर्ग में एक पूर्व निर्धारित ब्लॉक के बीच APCC के संबंध में डोमेन ब्लॉकों को छांटकर, एक रेंज ब्लॉक के लिए मेल खाने वाला डोमेन ब्लॉक चयनित डोमेन सेट में खोजा जा सकता है जिसमें ये APCC रेंज ब्लॉक और पूर्व निर्धारित ब्लॉक के बीच APCC के करीब हैं। प्रयोगात्मक परिणाम दिखाते हैं कि प्रस्तावित योजना FIC में एनकोडिंग प्रक्रिया को महत्वपूर्ण रूप से तेज़ कर सकती है जबकि पुनर्निर्मित चित्र की गुणवत्ता को भी अच्छी तरह से बनाए रखती है।