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。

Novel TNAM-based Representation Method for Binary Images

The hierarchical data structures are very important region representation methods in computer visualization,robotics,computer graphics,image processing,and pattern recognition,but these methods put too much emphasis upon the symmetry of segmentation.Therefore,they are not the optimal representation methods.Inspired by the concept of the triangle packing problem,presened a novel triangle non-symmetry and anti-packing pattern representation model-based(TNAM-based)representation method for binary images.By des...