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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于变异系数四叉树分割和特征向量的分形图像压缩方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120147441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411630567.7，技术领域涉及：G06T9/40；该发明授权基于变异系数四叉树分割和特征向量的分形图像压缩方法是由幸俊龙;姚正安;李嘉;李玉江;董喆设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于变异系数四叉树分割和特征向量的分形图像压缩方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于变异系数四叉树分割和特征向量的分形图像压缩方法，利用特征向量，基于变异系数四叉树分割，kd树等方法，可以在保证图片质量符合现实要求情况下，加快高分辨率的分形压缩时间，解决一般分形压缩算法压缩高分辨率图像时间过慢问题。

本发明授权基于变异系数四叉树分割和特征向量的分形图像压缩方法在权利要求书中公布了：1.一种基于变异系数四叉树分割和特征向量的分形图像压缩方法，其特征在于，包括以下步骤： 从待压缩图像中滑动提取多个定义域块，根据每个所述定义域块的方差将每个所述定义域块分到不同的定义域块池中； 针对不同的定义域块池，分别计算定义域块池中每个所述定义域块的特征向量，并根据所述特征向量，构建不同的定义域块池的kd树； 将待压缩图像分割为不重叠的相同大小的多个值域块； 若值域块满足预设条件，则将值域块加入值域块池；若值域块不满足预设条件，则将值域块按四叉树均分为四块子值域块，将子值域块作为新的值域块判断是否满足预设条件，直至所有值域块加入值域块池中； 从所述值域块池中任取一值域块，计算值域块的特征向量； 根据所述值域块的大小在对应大小的定义域块池中的kd树中寻找与所述值域块的特征向量最近邻的K个特征向量，将所述K个特征向量对应的定义域块加入至缩减块池； 从所述缩减块池中取任一定义域块，寻找使得均方误差小于均方误差阈值时对应的灰度变换参数、定义域块标识、等距变换标识和值域块大小作为当前值域块的分形编码并记录，得到所述值域块池所有值域块的分形编码，所述寻找使得均方误差小于均方误差阈值时对应的灰度变换参数，包括： 式中，为灰度变换参数，表示值域块池，表示等距变换，表示等距变换集合，表示值域块池中第i个值域块，表示缩减块池中第j个定义域块； 将所述值域块池所有值域块的分形编码合并，得到待压缩图像的压缩图像； 其中，所述从所述值域块池中任取一值域块，计算值域块的特征向量，包括： 计算所述值域块的方差； 若所述值域块的方差小于第一阈值，无需计算值域块的特征向量，使用均值进行编码； 若所述值域块的方差大于第一阈值且小于第二阈值，计算值域块的中心度、变异系数、偏度和峰度作为特征向量； 若所述值域块的方差大于第二阈值，计算值域块的粗糙度，变异系数，偏度和峰度。

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