一种新的灰度图像表示算法研究

图像表示是计算机图形学、计算机视觉、图像处理和模式识别等领域里的一个重要问题.文中扩展了著名的Gouraud阴影法,并通过使用矩形非对称逆布局模型(RNAM)和扩展的Gouraud阴影法,提出了一种新的灰度图像表示算法.该算法编解码部分的时间复杂度分别为O(n log n)和O(n),其中n为灰度图像的像素数.实验结果表明:与流行的STC和SDCT灰度图像表示算法相比,在保持图像质量的前提下,文中提出的灰度图像表示算法具有更高的压缩比和更少的块数,因而能够更有效地减少数据存储空间,是灰度图像表示的一种良好方法.这种表示方法可以应用于灰度图像表示的各个方面,在降低存储空间、加快传输速度、提高模式匹配效率等方面具有良好的理论参考意义和实际应用价值.     

基于灰度插值的MNAM图像表示方法

针对多子模式非对称逆布局模式表示模型,引入灰度插值的方法,对原有的点、直线、矩形和三角形四种模式重新进行了定义,一个三角形插值块可以通过三个顶点的位置和灰度值按照线性插值的方法生成块内任意一点的灰度值.理论分析和实验结果表明在引入插值方法以后,与MNAM方法相比,算法的复杂度会增加,图像的压缩比可能略有降低,但是图像的重建质量则会得到明显的提高.     

一种改进的TNAM灰度图像表示算法研究

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.以流行的线性四元树表示方法和TNAM表示方法为研究对象,提出一种改进的TNAM灰度图像表示算法,并对算法的存储结构和总数据量进行了分析.理论分析和实验结果均表明:与流行的线性四元树表示方法和TNAM表示方法相比.改进的TNAM表示方法能更有效地减少数据存储空间,是灰度图像模式表示的一种良好表示方法.     

可重叠矩形多值图像表示及其上的几何矩生成

为了支持快速的多值图像运算,提出了一种无损多值图像表示方法,称为可重叠矩形多值图像表示(Over-lapping Rectangle Multi-valued Image Relpresentation,ORMIR).CIRM采用递归方式将一幅多值图像分割为具有不同基础颜色的可重叠矩形,并使用孩子兄弟树来组织这些矩形,通过弱化二值图像块表示中同一矩形所覆盖的所有像素必须具有相同颜色的约束,ORMIR能够使用较少的矩形无损地表示一幅多值图像,因而基于ORMIR的多值图像运算能够被快速实现.基于ORMIR,提出了一个多值图像几何矩生成算法,该算法首先生成多个仅包含一个矩形区域的二值图像的几何矩,然后将这些几何矩加权求和得到原始多值图像的几何矩.试验结果表明,基于ORMIR的几何矩生成算法能够以每秒50帧以上的速度计算8比特位深的512×512的灰度图像直到3 3阶的几何矩,从而满足实时应用的需要.     

基于三角形和正方形的NAM灰度图像表示方法研究

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,是一个通用的模式表示模型。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。借助于三角形和正方形Packing问题的思想,本文提出了一种基于三角形和正方形的NAM灰度图像表示方法,简称NAMTS表示方法。给出了灰度图像的NAMTS表示算法,并对其存储结构和总数据量进行了详细分析。理论分析和实验结果表明:与经典的基于线性四元树的表示方法相比,基于三角形和正方形的NAM灰度图像表示方法能更有效地减少子模式数和数据存储空间,是灰度图像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。     

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...     

基于矩形NAM和偏微分方程的灰度图像压缩方法

借助矩形NAM图像表示方法和偏微分方程技术,提出一种新的灰度图像压缩方法.该方法在编码端把原始图像逆布局为若干矩形子块,并采用坐标压缩方法存储每个子块的位置、大小.在解码端,采用偏微分方程进行图像修复,有效消除解码图像中的方块效应.该方法的时间复杂度为 ,其中n为灰度图像像素数.实验表明:在保持图像质量的前提下,该方法具有更高的压缩比和更少的块数,具有较高实用价值.     

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.     

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.     

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.     

改进的NAMK彩色图像表示算法

利用格雷码可以扩展或保持二值图像块状性的特点,提出一种改进的NAMK彩色图像表示算法NAMKG,给出算法的形式化描述及其存储结构,对其总数据量进行分析。理论分析和实验结果表明,相比NAMK算法和线性四元树算法,NAMKG可以有效减少子模式数,减小存储空间。     

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。     

一种快速边缘检测算法

边缘检测是对图像中像素值的不连续性的度量、检测和定位,是图像分析领域中的一个基础问题.基于斜面分解的非对称逆布局图像表示方法(IDNAM)借鉴斜面拟合和逆布局的思想,使用矩形斜面子模式(RIP子模式)实例的集合来表示图像.基于IDNAM,提出一个RIP子模式内的理想边缘模型,将RIP子模式内的边缘分成五种,并给出了每一种边缘的强度和方向的计算公式.为了消除噪声对边缘检测结果的干扰,提出了RIP子模式内边缘存在性判定条件.根据理想边缘模型和判定条件,提出了一种基于IDNAM的边缘检测算法.理论分析和实验结果均表明,基于IDNAM表示的边缘检测算法的处理速度较传统的边缘检测算法更快.     

A novel binary image representation algorithm by using NAM and coordinate encoding procedure and its application to area calculation

We propose a novel binary image representation algorithm using the non-symmetry and anti-packing model and the coordinate encoding procedure (NAMCEP). By taking some idiomatic standard binary images in the field of image processing as typical test objects, and by comparing our proposed NAMCEP representation with linear quadtree (LQT), binary tree (Bintree), non-symmetry and anti-packing model (NAM) with K-lines (NAMK), and NAM representations, we show that NAMCEP can not only reduce the average node, but also simultaneously improve the average compression. We also present a novel NAMCEP-based algorithm for area calculation and show experimentally that our algorithm offers significant improvements.     

基于稀疏表示的快速图像超分辨率算法

针对传统基于超完备字典的图像超分辨率重建算法训练样本庞大、训练时间长、稀疏度固定,且迭代时间长的问题,提出一种快速的图像超分辨率重建算法。该算法在字典训练阶段引入快速核密度估计算法对训练样本规模进行估计,得到数量合理的训练样本,在稀疏表示阶段使用改进的广义正交匹配追踪算法,克服稀疏表示算法中固定稀疏度的缺陷。实验结果表明,相比传统字典训练算法,该算法能提高超分辨率重构的精度,且平均迭代时间较少。     

基于地址-事件表示的高速二值连通域标记方法

为提高二值连通域标记的速度,将地址-事件表示AER（Address Event Representation）思想引入到二值图像处理,提出了一种基于事件对等价标号的二值连通域标记方法。该算法无需多次遍历图像中的背景点和冗余目标点,首先将待标记的连通域以AER“事件对”的方式编码保存,通过“事件对”的遍历生成临时标号和等价标记表;然后根据等价表修改临时标号;完成标号映射后最终实现连通域标记。整个算法只处理极低冗余的事件信息,避免了对全图像素的重复扫描与处理。实验结果表明,图像以AER“事件对”方式存储,数据量仅为全帧图像的10%~35%,有较高的压缩比;且该算法速度快,可达到了传统基于等价标号算法的1.5~8倍。