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提出一种基于Julia-CK集和Logistic映射的非线性分形压缩算法。用Carotid-Kundalini函数生成Julia-CK集，并用Logistic映射生成伪随机数填充量化表。将量化后的Julia-CK集分割成4×4的小图像块，再变换成圆盘。圆盘经过旋转后重新变换为正方形，对Julia-CK集进行适当的分类。编码时在同类中寻找匹配的图像块，扩充了原有的仿射变换，得到一个丰富且可通用的压缩字典，有效地打破图像和数据字典之间的一一对应关系。实验表明，相比于Barnsley提出的经典分形压缩方法，新算法使压缩比提高约36%，重建图像的峰值信噪比提高约27%，具有良好的压缩比，获得了高质量的解码图像。
关键词：Julia-CK集；Logistic映射；圆盘；分形压缩；数据字典
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