基于位平面分解的三角形NAM图像表示

位平面分解是一种能够有效地降低图像的复杂性的方法,而三角形Packing 问题是一类特殊的Packing 问题,在许多领域里得到了广泛的应用,有着巨大理论价值和实际意义.因此,借助于位平面分解和三角形Packing问题的思想,以提高多值图像的表示效率为目标,提出了一种基于位平面分解的的三角形NAM(非对称逆布局模式表示模型)的图像表示方法.给出并实现了基于位平面分解的三角形NAM的图像表示算法,理论分析和实验结果表明:与流行的线性四元树表示方法相比,基于位平面分解的三角形NAM表示方法能更有效地减少数据存储空间,是多值图像模式的一种良好的表示方法.     

一种基于NAMPD的快速图像分割

非对称逆布局模式表示模型(Non-symmetry and Anti-packing pattern representation Model,NAM)借助布局问题的思想,使用一个子模式集合来表示原模式。基于NAM模型,提出了一种灰度图像表示方法,非对称逆布局平面分解模式表示模型(NAM-structrued Plane Decomposition,NAMPD)。在NAMPD中,每一个子模式都对应于图像中的一个矩形区域,该区域的亮度函数由一个斜面模型逼近。图像分割是图像分析中的一种关键方法。传统的图像分割算法大多是基于点阵表示的,运算效率不高。基于NAMPD,提出了一种快速图像分割算法。因为NAMPD将图像块而不是像素作为最小操作单位,所以基于NAMPD的图像处理操作效率更高。实验结果表明,基于NAMPD的图像分割算法的速度较之经典算法更快。     

三角形和矩形NAM的二值图像表示方法

图像表示是图像处理和模式识别领域里的一个重要研究内容.借助于三角形和矩形布局问题的思想,提出一种三角形和矩形NAM(非对称逆布局的模式表示模型)的二值图像表示方法,同时给出编解码算法的形式化描述,并分析了该算法的总数据量.理论分析和实验结果均表明:与流行的线性四元树表示方法相比,三角形和矩形NAM表示方法能更有效地减少节点数和数据存储空间,是二值图像模式的一种良好的表示方法.     

一种改进的基于NAM的彩色图像表示算法

图像表示在机器人、图像处理、模式识别等领域里是一个非常重要的研究内容之一.尽管基于NAM的彩色图像表示方法是彩色图像模式的一种良好表示方法,但是该方法是建立在单类型子模式(矩形)基础之上,因而还有更进一步的优化空间.通过对多子模式类型的组合(矩形和三角形)逆布局作进一步的研究,提出了一种改进的基于NAM的彩色图像表示算法,并给出了该算法的存储结构和数据量分析.理论分析和实验结果表明:与基于NAM的彩色图像表示算法和流行的基于线性四元树的彩色图像表示方法相比,改进的基于NAM的彩色图像表示方法能更有效地减少子模式数(节点数)和数据存储空间,是彩色图像模式表示的一种更优的表示算法,为逐步逼近彩色图像模式的最优化表示提供了一种重要的研究途径.     

多值图像的直接NAM表示模型

尽管基于分层数据结构的图像表示有许多优点,但是它们过于强调分割的对称性,因此不是最优的表示方法.借助于布局问题的思想,提出一个基于非对称逆布局模型(NAM)的模式表示方法.通过描述NAM模型,给出多值图像直接NAM表示方法的编码和解码算法,并对算法的复杂性和存储的数据量进行了分析.理论分析和实验结果均表明:与传统的四元树和行程码等图像表示方法相比,直接NAM表示方法在图像数据压缩和重建质量等方面具有明显的优势,是多值图像模式表示的一种良好方法.     

改进的矩形NAM图像表示算法

为了提高图像的表示效率,提出了一种改进的矩形非对称逆布局模式表示模型(NAM)图像编码算法IRNAM。该算法采用双矩形子模式对灰度图像进行表示,结合位平面优化策略,并顺序存储各子模式的数据,使得子模式数目大幅减少。实验结果表明：与矩形NAM算法和其他改进的NAM算法相比, IRNAM算法使表示图像的子模式数明显减少了,从而有效地节省了数据存储空间,是一种高效的图像表示方法。     

一种新的基于TNAM的二值图像表示方法

分层数据结构在计算机视觉、机器人、计算机图形学、图像处理、模式识别等领域里是非常重要的区域表示方法,但是这种结构过于强调分割的对称性,因此不是最优的表示方法。借助于三角形Packing问题的思想,提出了一种新的基于TNAM（三角形非对称逆布局的模式表示模型）的二值图像表示方法。通过描述TNAM模型,给出了一个新的基于TNAM的二值图像表示的编解码算法并分析了该算法的总的数据量。理论分析和实验结果均表明：与流行的线性四元树表示方法相比,基于TNAM的二值图像表示方法能够更有效地减少数据存储空间,是二值图像的一种较好的表示方法。这种方法可以应用于二值图像模式表示的各个方面,在降低存储空间、提高传输速度、加快处理过程等方面具有良好的理论参考意义和实际应用价值。     

基于多子模式的NAM图像表示方法

基于多子模式的非对称逆布局模式表示可以作为一种无损图像表示方法,本文以包括点、直线、矩形和三角形的典型多子模式为研究对象,提出了一种基于多种子模式的NAM图像表示方法.其中,三角形典型子模式包括四种走向的非等腰直角三角形,因此在子模式抽取时需要对三角形进行不等腰处理.本文给出了MNAM的表示思想,对其在计算机内的存储结...     

改进的三角形和矩形NAM的二值图像表示方法

图像表示是计算机图形学、计算机视觉、机器人、图像处理和模式识别等领域里的一个重要问题.提出一种改进的三角形和矩形NAM的二值图像(NAMTR)表示方法,简称INAMTR表示方法.给出了算法的形式化描述,并对其存储结构、总数据量和时空复杂性进行了详细的分析.以图像处理领域里惯用的标准′Lena′、′Baboon′和′Peppers′等二值图像作为典型测试对象,理论分析和实验结果均表明:与目前新提出的NAMTR表示方法和经典的线性四元树表示方法相比,INAMTR表示方法具有更少的子模式数(或节点数),能够更有效地减少数据存储空间,是二值图像模式的一种更优的表示方法.     

一种快速的积分投影变换算法

积分投影变换是图像分析中的一种基本方法.传统的积分投影变换是基于点阵表示的,数据冗余量大,运算效率不高,基于非对称逆布局模式表示模型(Non-Symmetry and Anti-Packing Pattern Representation Model,NAM),提出了一种快速积分投影变换算法.因为NAM模型将图像块而不是像素作为最小操作单位,所以基于NAM的图像处理操作效率更高.理论分析和实验结果均表明,在任何投影方向上该方法相对于基于点阵表示的算法运算效率都更高.     

矩形NAM图像表示及其上欧拉数计算

更少的数据量和更快速的运算是图像表示方法所追求的目标,传统的图像层次结构因为强调对称性而不能得到最优分割,非对称逆布局模式表示模型（Non-Symmetry and Anti-Packing Pattern Representation Model,NAM）是借鉴Packing问题的思想提出的一种图像表示方法,它的非对称层次结构使其与传统的层次结构（如四元树）相比需要更少的数据量,而采用的基于像素块的运算方式使它在进行一些图像处理运算时速度要优于基于像素点的运算方式,采用矩形子模式的矩形NAM图像表示和基于它的欧拉数计算很好的证明了这一点.     

一种基于非对称逆布局模型的彩色图像表示方法

借助于Packing问题的思想,提出了一种基于非对称逆布局的模式表示模型(non-symmetry and anti- packing pattern representation model,简称NAM)的彩色图像表示方法.通过描述NAM和彩色图像的二进制位平面分解(binary-bit plane decomposition,简称BPD)方法,给出了一种全新的基于NAM的彩色图像表示算法,并对算法的总数据量进行了分析.理论分析和实验结果均表明,与流行的基于分层结构的线性四元树的彩色图像表示方法相比,基于NAM的表示方法能够更有效地减少数据存储空间,是彩色图像模式表示的一种良好方法.这种方法可以应用于彩色图像模式表示的各个方面,在降低存储空间、提高传输速度、加快处理过程、模式匹配等方面具有良好的理论参考意义和实际应用价值.     

基于格雷码的NAM彩色图像表示方法

提出了一个重要定理,即所有格雷码(Cray Codc)位面图的复杂性之和小于所有二值位面图的复杂性之和,并将格雷码应用到基于NAM的彩色图像表示方法中,提出了一种基于格雷码的NAM彩色图像表示方法(简称为GNAM表示方法)。给出了GNAM表示算法的形式化描述,并对其存储结构、总数据量和时空复杂性进行了详细的分析。理论分析和实验结果均表明,与无格雷码的NAM表示方法和经典的线性四元树表示方法相比,GNAM表示方法具有更少的子模式数(或节点数),能够更有效地减少数据存储空间,是一种有效的彩色图像表示方法。     

一种新的TRNAM彩色图像表示算法

非对称逆布局模型(NAM)适用于图像模式、语音模式、文本模式、视频模式的表示,是一个通用型的模式表示模型.借助于格雷码表示图像像素的思想,提出了一种新的三角形和矩形NAM彩色图像表示算法(简称NTRNAM算法).给出了算法的原理及形式化描述,并对其存储结构、总数据量和时空复杂性进行了分析.理论分析和实验结果表明:NTRNAM算法能够显著降低子模式数和存储空间,是一种有效的彩色图像表示算法.     

矩形NAM图像表示及其上的连通区域标记算法

既能减少数据量又能直接快速地进行运算是图像表示方法所追求的目标。本文为克服传统的图像层次结构限制条件过多的缺陷，在借鉴Packing问题的思想的基础上，提出了非对称逆布局模式表示模型（Non-Symmetry and Anti-Packing Pattern Representation Model，NAM）。NAM模型的非对称层次结构使其在表示一幅图像时没有过多的限制条件，因此可以获得更高的压缩比，而且它可以直接进行某些图像处理运算，其基于像素块的运算方式使它的运算效率更高，矩形NAM图像表示和基于它的连通区域标记算法证明了这一点。     

A new non-symmetry and anti-packing model and its application to image contrast enhancement

In this paper, a non-symmetry and anti-packing image representation model (NAM) has been proposed. NAM is a hierarchical image representation method and it aims to provide faster operations and less storage requirement. By taking a rectangle sub-pattern, for example, we describe the idea of NAM and its encoding algorithm.In addition, an approach for adaptive area histogram equalization for image contrast enhancement based on a NAM image is presented. The contrast enhancement approach is designed to meet the NAM image representation and it can be duplicated with faster operation. The complexity analysis and the experimental results show that the NAM based algorithm for image contrast enhancement is faster and more effective than that based on matrix image.